Ingénieur Datas Maintenance Prédictive Sni - Alternance H/F CNR

Nous recherchons pour la Direction de l'Ingénierie Maintenance Projets - Département Systèmes Numériques Industriels notre :

Ingénieur datas maintenance prédictive SNI (F/H) - Alternance 2 ou 3 ans - LYON

Contexte : Nos centrales hydroélectriques comptent une centaine d'alternateurs de forte puissance, reliés à plusieurs circuits d'alimentation interne (usines, barrages). Leur contrôle-commande est assuré par de nombreux systèmes numériques industriels (régulateurs, relais de protection, ...).

Nous avons lancé une analyse de fiabilité pour optimiser les périodicités de contrôle selon les probabilités de défaillance aux différentes phases de vie, avec un volet prédictif. Le projet doit être optimisé, pérennisé, étendu à toutes nos installations.

La mission consistera notamment aux tâches suivantes :

• Collecter, consolider et structurer les données de maintenance des 20 dernières années pour l'ensemble des systèmes numériques industriels du parc.
• Analyser et catégoriser ces données pour définir, par type d'équipement et sur leurs cycles de vie, la meilleure périodicité des cycles de contrôle et ce en fonction de leurs causes de pannes et probabilités d'apparition.
• Déployer à l'échelle CNR un prototype d'étude de la maintenabilité de ces systèmes numériques industriels, et croiser les résultats avec la fiabilité afin d'en déduire des conclusions sur la disponibilité des équipements.
• Piloter la mise en oeuvre : proposer une mise à jour du plan de maintenance sur la base des conclusions, organiser la gestion du projet (planification, jalons, objectifs, moyens) et accompagner les équipes via la formation à l'outil finalisé.

Le résultat de tes travaux nous permettra une optimisation de nos interventions de maintenance et une amélioration de la disponibilité de nos équipements.

Il s'agit d'un sujet ayant une part importante de traitement informatique (programmation, exploitation de données massives, utilisation de l'IA, développement d'interface graphique), requérant une compréhension des systèmes numériques industriels et de leur méthode de maintenance (fiabilité, maintenabilité, disponibilité).

Des connaissances en mathématique (bases en statistique) sont aussi requises.

En fonction de l'avancement d'autres thématiques d'étude et développement pourraient être à explorer :

• Prototype de suivi en temps réel de signaux électriques, pour détection des signes annonciateurs de défaut
• Interface IA de maintenance préventive ou prédictive

Ton profil :

Tu intègres une formation de niveau de sortie Bac +5 (école d'ingénieur ou université) : Spécialisation maintenance industrielle, génie industriel, ou équivalent. Une spécialisation en traitement de l'information (science des données, traitement informatique de données massives, ...) est aussi possible.

Tu recherches une alternance te permettant de travailler sur un sujet de temps long et impliquant une vision englobante d'un parc industriel par l'utilisation d'outils informatiques.

Tu es autonome et organisé, ce qui te permettra de structurer la progression du sujet afin de le mener à bien dans sa durée impartie.

Tu as la capacité d'appréhension d'informations nouvelles, d'analyse et de synthèse, de créativité et de proposition.

Ta réactivité et ton dynamisme te serviront pour une intégration réussie au sein de l'équipe et plus globalement au sein de la CNR (contact avec les équipes locales).

Les avantages :

La rémunération sera de minimum 70% du SMIC. En complément, tu auras aussi des titres restaurants, un 13e mois, des primes de participation et intéressement.

Nos engagements :

CNR favorise la diversité via son Label obtenu en 2014, l'inclusion et la mixité au sein de ses équipes. Nous sommes aussi engagés dans une démarche RSE, une forte culture sécurité, le développement des compétences et l'intégration de nouveaux talents, et bien d'autres.

Ce poste est ouvert à toutes et à tous

⏰Le processus de recrutement :

Tu seras dans un premier temps contacté par l'équipe recrutement, puis rencontré par le tuteur.

Si tu es prêt à relever des défis passionnants dans le secteur des énergies renouvelables.