La fabrication additive représente une opportunité stratégique pour Safran, permettant d'optimiser en profondeur nos produits et d'apporter des solutions de compétitivité significative. Afin de relever ce défi, le groupe a décidé de réunir l'ensemble des compétences depuis la R&T, le développement jusqu'à la fabrication de pièces dans une seule entité : Safran Additive Additive Manufacturing Campus (SAMC) localisée au Haillan (33). La quantité de données générée au cours du cycle de vie d'une pièce FA (Design, calcul, procédé) et leur complexité intrinsèque (images, time series, données de simulation numérique, données de contrôle …) constituent pour SAMC: - un axe majeur pour la maîtrise du procédé avec en cible un processus conduisant à la fabrication d'un composant « bon du premier coup » - Un levier stratégique de performance économique pour l'échantillonnage des contrôles ou les remplacer le cas échéant Dans cette optique, SAMC recherche un.e ingénieur.e Data Scientist Fabrication Additive Au sein de l'équipe Méthodes et Outils Numériques, l'ingénieur.e aura pour principales missions de: • Recueillir, auprès des différents métiers de SAMC (Matériaux & Procédés, Production, Bureau d'Etudes, Qualité) les besoins en modélisation mathématique du procédé ou des processus numériques (IA, métamodélisation, …) • Spécifier les modalités de recueil et traitement des données nécessaires (Typologie des données, quantité, structuration…) • Structurer le développement de modèles mathématiques de représentation du procédé - Définir le type de modèle adéquat en fonction des objectifs fixés et des données disponibles - Identifier les étapes du développement - Structurer, en lien avec les fonctions supports associés, l'architecture de développement et les protocoles de déploiement • Développer les modèles - Développer les modèles de traitement de données complexes (images, time series, maillages & champs 3D, …) - Valider leur fiabilité - Instruire les processus d'enrichissement • Assurer la robustesse des développements code effectués afin de fluidifier le pilotage de leur industrialisation (versioning, tests non régression, CI-CD, …) • Déployer, avec les fonctions supports associées, les modèles sur les architectures cibles (locales, edge, …) • Démontrer les gains associés & formaliser les périmètres d'usage ainsi que la robustesse (niveau de maturité) • Assurer la promotion de la valeur apportée par ces modèles & former les utilisateurs à l'usage