Digital Twin Data Scientist H/F - Andrice

En 2014, Jean-Luc Brelière, après une formation Ingénieur Télécom et avoir débuté sa carrière en qualité d'ingénieur consultant a souhaité apporter aux collaborateurs proximité et engagement managérial.

Il a alors crée Andrice : société d'ingénierie alliant assistance technique et forfait.

Aujourd'hui, +100 collaborateurs ont rejoint Andrice autour de 4 valeurs communes : Écoute, Engagement, Proximité et Passion.

Le modèle ?

Notre passion pour l'ingénierie s'exerce autour de 4 pôles d'expertises : Mécanique, E.I.A., électronique et méthodes industrielles.

Depuis 2019, Andrice a décidé d'élargir son champ d'activité en créant son propre bureau d'études spécialisé en développement de produits intelligents.

Andrice met le savoir-faire de ses ingénieurs et techniciens au service de ses clients (Air Liquide, Schneider Electric, Framatome...) basés en région Auvergne-Rhône-Alpes.

Les ambitions ?

L'entreprise ambitionne d'être un acteur majeur en ingénierie sur la région Auvergne-Rhône-Alpes.

Dans un contexte de forte croissance, nous recherchons un Digital Twin Data Scientist.

Vos principales missions seront :

• Constituer et structurer une base de données à partir des données issues de l'usine 300 mm ;
• Contrôler et valider la qualité des données afin d'en garantir la fiabilité ;
• Nettoyer, filtrer et transformer les données afin d'éliminer les informations inutiles ou redondantes ;
• Concevoir les schémas d'alimentation et les flux de données nécessaires au fonctionnement du Digital Twin ;
• Mettre en place des contrôles automatisés pour assurer la qualité et la cohérence des données dans le temps ;
• Collaborer étroitement avec les équipes de production afin de comprendre leurs données d'entrée et de sortie ;
• Traduire les besoins et les données métiers en modèles et structures numériques, afin de les rendre exploitables dans l'environnement Digital Twin.

• 3 à 5 ans d'expérience professionnelle dans un environnement industriel, data ou manufacturing ;
• Une expérience terrain, idéalement acquise au sein d'un environnement de production ;
• Une bonne connaissance des procédés de fabrication (FAB) ou des processus de manufacturing ;
• Une expérience dans la conception et la mise en place d'un jumeau numérique (Digital Twin), de la collecte et structuration des données jusqu'à leur intégration dans le modèle numérique ;
• Une capacité à comprendre, structurer, fiabiliser et exploiter des données industrielles ;
• Une capacité à faire le lien entre les données issues de la production et leur représentation numérique ;
• Un bon relationnel et une capacité à échanger avec des interlocuteurs techniques et opérationnels ;
• Un anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral.

• SGBD
• Anglais