Stagiaire Ingénieur(e) Tests & Validation (Data & Analytics)
Description du poste
Rejoignez Sonceboz, entreprise familiale suisse d'innovation mécanique.
TĂąches
⹠Contribuer à l'amélioration des processus d'exploitation des données.
⹠Optimiser l'acquisition et la pertinence des données d'essai.
⹠Simplifier l'analyse des résultats avec des outils visuels.
Compétences
⹠DiplÎme en ingénierie ou domaine connexe requis.
⹠Compétences en data analytics et gestion de données.
âą MaĂźtrise des outils d'analyse et de visualisation.
Rejoignez lâaventure Sonceboz, entreprise familiale suisse spĂ©cialisĂ©e dans la conception et la fabrication de solutions mĂ©catroniques dâentraĂźnement.
« From Mind To Motion »
Forts de 1300 collaborateurs et dâun savoir-faire reconnu, Sonceboz est un lieu oĂč lâinnovation prend vie et oĂč les idĂ©es se transforment en solutions concrĂštes pour nos clients.
De la R&D Ă la production, tout est rĂ©alisĂ© en interne. Cette maĂźtrise totale nous permet dâallier innovation de pointe, excellence industrielle et un objectif qualitĂ© zĂ©ro dĂ©faut.
BasĂ©s au cĆur de lâArc jurassien, Ă Sonceboz-Sombeval et Boncourt, nous Ă©voluons dans un territoire reconnu pour son savoir-faire industriel et technologique.
Un poste de Stagiaire IngĂ©nieur(e) Tests & Validation (Data & Analytics) est Ă pourvoir sur notre site de Boncourt, au sein de l'Ă©quipe R&D dâune Business Unit dĂ©diĂ©e au dĂ©veloppement et Ă la validation dâactionneurs pour des applications destinĂ©es Ă nos clients « Automotive ».
Vous contribuerez Ă lâamĂ©lioration continue des processus de gestion et dâexploitation des donnĂ©es dâessais (engineering tests, design validation, etc.). Vous aurez lâopportunitĂ© de structurer, fiabiliser et accĂ©lĂ©rer la chaĂźne de valeur « donnĂ©es dâessais » autour de 4 axes principaux :
⹠Localisation des données : mettre en place la solution technique pour faciliter le stockage, le transfert et la mise à disposition des données issues des essais pour les équipes concernées.
âą Richesse des donnĂ©es : optimiser lâacquisition des donnĂ©es en enrichissant la palette de signaux actuellement mesurĂ©s par des signaux additionnels issus de moyens de mesure variĂ©s (ex. : couple, courant, tempĂ©rature, protocole LINâŠ).
âą Pertinence des donnĂ©es : limiter les quantitĂ©s de donnĂ©es Ă traiter ou stocker, en mettant en place des stratĂ©gies de dĂ©tection dâĂ©vĂšnements (pre/post -trigger), des logs de dĂ©tection de dĂ©faut ou singularitĂ©s, etc.
âą Exploitation des donnĂ©es : simplifier et accĂ©lĂ©rer lâanalyse des rĂ©sultats grĂące Ă des outils comme des rapports automatisĂ©s, des solutions plus visuelles (type colormap), etc.
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