Nous recherchons un Data scientist expérimenté, intéressé par la gestion de la performance des équipements électriques pour nous aider à élaborer des stratégies de maintenance plus intelligentes, à réduire les temps d'arrêt imprévus et à optimiser les performances des équipements industriels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des ingénieurs en fiabilité, des experts en maintenance et des ingénieurs de données pour transformer les données des équipements en informations exploitables et en modèles prédictifs.Job Description
Principales responsabilités
- Vous développez et déployez des modèles de maintenance prédictive (par exemple, durée de vie utile restante, prévision des défaillances)
- Vous travaillez avec des experts du domaine pour interpréter les signaux et valider les modèles par rapport au comportement réel des actifs afin de détecter les anomalies et de prévoir les défaillances.
- Vous utilisez l'apprentissage automatique et des techniques statistiques pour identifier les modèles de performance des équipements et les modes de défaillance
- Vous contribuer au développement de jumeaux numériques et de tableaux de bord
- Vous communiquer les résultats aux parties prenantes techniques et commerciales pour soutenir les décisions de maintenance basées sur les données
Environnement technique
- Langages : Python (Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL
- Cloud et MLOP : AWS, Docker, Git
- Sources de données : données de capteurs et d'inspection
Votre profil
- Maîtrise ou doctorat en data science, en génie industriel, en mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe
- Au moins 5 ans d'expérience avec l'analyse de séries temporelles et les modèles de maintenance prédictive (classification, régression, analyse de survie, etc.)
- La connaissance des concepts d'ingénierie de la fiabilité (analyse FMEA, Weibull et Cox) est un atout
- Expérience pratique de travail avec de grands ensembles de données
- Capacité à collaborer avec les équipes techniques et de terrain (maintenance, opérations)
- Fort esprit d'analyse, souci du détail et compétences en résolution de problèmes
- Excellentes compétences en communication pour présenter des résultats complexes à des parties prenantes non techniques
Compétences générales et style de travail
Nous recherchons une personne qui :
- Possède d'excellentes compétences interpersonnelles et aime le travail d'équipe
- Connaît la méthodologie agile (Scrum, sprints, stand-ups)
- Accorde une grande importance à la qualité des livrables et à la clarté des retours
- Est curieux, proactif et attentif aux évolutions technologiques du marché
La différence crée l’énergie.
La Mission Handicap Grid Solutions facilite l’intégration des personnes en situation de handicap.
We are looking for a Data Scientist with experience or strong interest in Asset Performance Management (APM) to help us drive smarter maintenance strategies, reduce unplanned downtime, and optimize the performance of industrial assets. You will work closely with reliability engineers, maintenance experts, and data engineers to turn equipment data into actionable insights and predictive models.
Key Responsibilities
- Develop and deploy predictive maintenance models (e.g., Remaining Useful Life, Failure Prediction)
- Work with domain experts to interpret signals and validate models against real-world asset behavior to detect anomalies and predict failures.
- Use machine learning and statistical techniques to identify patterns in asset performance and failure modes
- Contribute to the development of digital twins and dashboards
- Collaborate cross-functionally with operations and SME teams
- Communicate findings to technical and business stakeholders to support data-driven maintenance decisions
Technical Environment
- Languages: Python (Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL
- Cloud & MLOps: AWS, Docker, Git
- Data Sources: Time-series sensor data and inspection records
Your Profile
- Master’s or PhD in Data Science, Industrial Engineering, Applied Mathematics, or a related field
- At least 5 years of experience with time-series analysis and predictive maintenance models (classification, regression, survival analysis, etc.)
- Knowledge of reliability engineering concepts (FMEA, Weibull and Cox analysis) is a strong plus
- Hands-on experience working with large datasets
- Ability to collaborate with both technical and field teams (maintenance, operations, etc.)
- Strong analytical mindset, attention to detail, and problem-solving skills
- Excellent communication skills to present complex results to non-technical stakeholders
Soft Skills & Work Style
We are looking for someone who:
- Has excellent interpersonal skills and enjoys teamwork
- Wants to be fully involved in the success of client projects
- Is familiar with agile working (Scrum, sprints, stand-ups, regular feedback, etc.)
- Places great importance on the quality of deliverables and clear feedback
- Is curious, proactive, and attentive to technological developments in the market
- Driven by a desire to continuously learn and be an active participant in their own development
Relocation Assistance Provided: No
Top Skills
What We Do
GE Vernova is a planned purpose-built company on a mission to electrify the planet while simultaneously working to decarbonize it.
If we want our energy future to be different…we must be different.
Our mission is embedded in our name. We retain our treasured legacy, “GE,” in our name as an enduring and hard-earned badge of quality and ingenuity. “Ver” / “verde” signal Earth’s verdant and lush ecosystems. “Nova,” from the Latin “novus,” nods to a new, innovative era of lower carbon energy that GE Vernova will help deliver.
GE Vernova brings together GE’s portfolio of energy businesses including Power, Wind, Electrification and Digital businesses. With focus, GE Vernova is accelerating the path to more reliable, affordable, and sustainable energy, while helping our customers power economies and deliver the electricity that is vital to health, safety, security, and improved quality of life.
Together, we have The Energy to Change the World.
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