Data Analyst / Maintenance Prédictive H/F UIMM

thyssenkrupp Electrical Steel est une business unit du groupe thyssenkrupp Steel Europe produisant des aciers électriques permettant d'améliorer grandement l'efficacité de l'ensemble du réseau électrique. Elle s'inscrit ainsi pleinement dans la démarche de diminution de la consommation d'énergie et de réduction d'émission de CO2.

Dans le cadre du déploiement de notre solution de maintenance prédictive ARAC (Asset Reliability Administration Center), nous recherchons un(e) stagiaire en analyse de données pour rejoindre et accompagner l'équipe projet dans l'intégration de nouveaux équipements industriels.

ARAC s'appuie sur les données de fonctionnement des équipements industriels et les mesures issues des capteurs process pour détecter les dérives et anticiper les défaillances, afin de réduire les arrêts de production et d'améliorer la fiabilité des installations.

Missions :

* Analyser les mesures issues des capteurs process (température, pression, vibrations, position, débit, consommation, etc.) et les données de fonctionnement des équipements ;
* Identifier, à partir de la compréhension du process et de l'analyse des données, les paramètres clés représentatifs de l'état de santé et de la dégradation des équipements ;
* Développer les méthodes de calcul des indicateurs associés permettant à ARAC de détecter les dérives.
Participer à la mise en place de nouvelles surveillances dans ARAC, à partir des indicateurs développés et des tendances observées. Les surveillances s'appuient notamment sur des indicateurs calculés, des seuils d'alerte et des estimations de durée de vie restante pour détecter les dérives et anticiper les défaillances ;
* Identifier et définir les seuils d'alerte pertinents pour la détection des dérives ;
* Réaliser des analyses statistiques et des visualisations de données afin de faciliter l'analyse et l'interprétation des comportements des équipements ;
* Documenter les analyses et les résultats obtenus et proposer des améliorations des méthodes et algorithmes de maintenance prédictive.

Étudiant(e) Bac+4 / Bac+5 en Data Science, Analyse de données.
Connaissances en Python et/ou R, ainsi qu'en traitement et analyse de données.
Maîtrise des outils d'analyse de données (Pandas, Power BI, Excel, etc.).
Connaissances en statistiques et analyse de séries temporelles.
Intérêt pour l'industrie, les capteurs, l'IIoT et la maintenance prédictive.
Esprit analytique, autonomie, force de proposition et capacité à travailler en équipe.
Bon niveau d'anglais, à l'écrit comme à l'oral.