Chargé(e) de projets Data, Digital & IA – Ingénierie Avancée de Fabrication (H/F)

1. Données et analyses des processus de fabrication Collecter, structurer et analyser les données relatives aux processus de fabrication provenant des équipements industriels, des capteurs et des systèmes de production connectés. Accompagner la mise en œuvre et l’utilisation de plateformes de données industrielles, de lacs de données et de modèles de données de fabrication. Développer des tableaux de bord, des rapports et des indicateurs clés de performance (KPI) pour surveiller les performances des équipements, la capacité des processus, l’efficacité opérationnelle et la qualité de la production. Garantir la qualité, la cohérence, la traçabilité et l’accessibilité des données pour la fabrication numérique et les applications d’IA. Contribuer à la prise de décision fondée sur les données en identifiant les tendances, les écarts de processus et les opportunités d’amélioration. 2. IA pour le contrôle de la qualité et des processus (soudage au laser, soudage MAG et applications de contrôle du bruit) Contrôle de la qualité et des processus Développer et mettre en œuvre des méthodes fondées sur les données pour détecter les dérives de processus et les comportements anormaux des équipements. Concevoir et déployer des algorithmes de détection d’anomalies pour les opérations de fabrication. Participer à l’entraînement, à la validation et à l’amélioration continue des modèles d’apprentissage automatique. Analyser les données de fabrication afin d’identifier les causes profondes des problèmes de qualité et de la variabilité des processus. Contribuer aux initiatives de maintenance prédictive et de contrôle des processus. Vision par ordinateur et positionnement intelligent Contribuer au développement de systèmes d’inspection et de positionnement par caméra utilisés dans les opérations automatisées de fabrication et d’assemblage. Développer des solutions de vision assistées par l’IA afin d’améliorer la détection des composants, la précision du positionnement et le réglage adaptatif des machines. Participer à l’évaluation et aux essais des technologies de vision par ordinateur destinées aux applications industrielles. Contribuer à la réduction des défauts d’assemblage, des rebuts et des retouches grâce à des solutions d’automatisation intelligentes. Collaborer avec les fournisseurs d’équipements et les équipes d’ingénierie d’usine lors des activités de validation de concept et de déploiement 3. IA pour les applications de formage et d’emboutissage (facultatif) En fonction des priorités du projet et des centres d’intérêt du candidat, l’ingénieur peut également contribuer à des solutions basées sur l’IA pour les processus de formage et d’emboutissage des métaux, notamment : Optimisation des paramètres de processus à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Modèles prédictifs de qualité pour les opérations de formage. La détection et la classification des défauts à l’aide d’analyses avancées et de la vision par ordinateur. Le développement de jumeaux numériques et d’approches d’optimisation basées sur la simulation. L’analyse statistique des données de production et de performance de l’outillage.

Le candidat idéal devra posséder les profil et compétences suivants : Niveau d’études minimum : Master (école d’ingénieurs ou université) Spécialisation en : - Science des données / Informatique / Intelligence artificielle / Apprentissage automatique - Ingénierie de fabrication / Génie industriel Expérience : Une première expérience acquise dans le cadre de projets, de stages ou de recherches universitaires en IA, en analyse de données ou en génie industriel est un atout. La connaissance des procédés de fabrication (assemblage, soudage des métaux, formage des métaux) est un atout. Compétences et aptitudes : Compétences techniques Principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Analyse de données et méthodes statistiques. Programmation en Python. SQL et gestion de bases de données. Architectures de données de fabrication et technologies cloud. Principes fondamentaux de la vision par ordinateur. Compétences relationnelles Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes. Curiosité et esprit d’innovation. Capacité à travailler dans un environnement international et multiculturel. Autonomie et proactivité. Bonnes compétences en communication et en présentation. Esprit d’équipe et sens de la collaboration. Langues Anglais : courant (obligatoire / niveau C1 minimum / TOEIC > 800) Français : apprécié La maîtrise d’autres langues est un atout.