Analyste de données IA

Analyste de données IA -- Production matérielle, qualité et fiabilité

Sommaire du rôle

Ce rôle se situe à l’intersection de l’analyse de données, de la production de matériel, de l’ingénierie de la qualité et de la fiabilité, ainsi que de la transformation numérique. En tant qu’analyste de données IA, vous générerez des analyses à valeur ajoutée à partir de données à grande échelle liées à la production, aux essais et aux déploiements, tout en soutenant les équipes d’introduction de nouveaux produits (NPI) et d’opérations produit.

Vous transformerez des concepts complexes de production et de qualité en indicateurs basés sur les données, en tableaux de bord intelligents et en applications appuyées par l’IA. Vous dirigerez également des initiatives visant à moderniser des processus manuels en systèmes automatisés, évolutifs et orientés sur les analyses — en tirant parti de l’analyse statistique, des plateformes de données infonuagiques et des technologies d’IA.

Responsabilités principales

Analyse et ingénierie des données

• Extraire, transformer et analyser des données à grande échelle de production, d’essais, de déploiement et d’opérations à l’aide de SQL avancé (DML).
• Comprendre et traduire des concepts de production, de qualité et de fiabilité en solutions mesurables fondées sur les données et en indicateurs clés de performance (KPI).
• Effectuer des analyses statistiques sur les données de test de production afin d’assurer leur intégrité, leur fiabilité et leur préparation pour l’automatisation et l’analyse des causes à l’origine des écarts.
• Fournir en continu de la rétroaction en amont pour améliorer la qualité, la couverture et la performance des données.

IA, automatisation et intelligence

• Identifier et mettre en œuvre des occasions d’automatiser des processus manuels à l’aide de l’IA et d’analyses avancées.
• Développer des systèmes de recommandation alimentés par l’IA pour la normalisation des données, la détection d’anomalies, le mappage intelligent des données et les analyses de qualité.
• Appuyer l’intégration de services d’IA et d’apprentissage automatique (p. ex., Vertex AI, LLM) dans les flux analytiques et les applications intelligentes.
• Collaborer avec les ingénieurs et les équipes produit afin d’intégrer des capacités d’IA dans les processus de NPI et de production.

Visualisation, rapports et analyses exécutives

• Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord interactifs et des rapports à l’aide d’outils comme Looker Studio, Tableau, Power BI ou équivalents.
• Visualiser les performances de production, les indicateurs de qualité des données, les mesures opérationnelles, les effectifs et les dépenses organisationnelles.
• Préparer des sommaires et des présentations destinés à la direction, simplifiant des données techniques complexes en analyses claires et exploitables.
• Fournir à la direction une visibilité en temps réel facilitant la prise de décision concernant la santé des opérations et de la production.

Collaboration interfonctionnelle et soutien de programme

• Interagir de façon professionnelle avec des ingénieurs, des responsables de produits, des fournisseurs et des experts métier dans les domaines de la production, de la qualité, des TI et des opérations.
• Fournir des orientations techniques aux fournisseurs et aux équipes d’ingénierie sur la collecte optimale des données, les normes et les solutions d’entreposage de données.
• Soutenir plusieurs initiatives en parallèle en suivant les progrès, en identifiant les risques et en escaladant les obstacles à la livraison lorsque nécessaire.
• Faciliter la gestion du changement par la documentation, les plans de communication et la formation sur les processus.

Le candidat idéal en quelques mots:

Qualifications requises

• Baccalauréat en informatique, science des données, analytique de données, statistiques, mathématiques, ingénierie ou discipline connexe.
• Maîtrise avancée de SQL et compréhension approfondie des meilleures pratiques de modélisation et de normalisation des données.
• Maîtrise de Python (ou R) pour l’analyse de données, incluant une expérience avec l’écosystème PyData (NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn).
• Excellentes compétences en analyse, résolution de problèmes et analyses statistiques.
• Expérience démontrée dans la création de tableaux de bord, de rapports et de jeux de données structurés pour soutenir la prise de décision d’affaires et d’ingénierie.
• Excellentes habiletés de communication orale et écrite en anglais.

Qualifications souhaitées (atouts)

• Plus de 5 ans d’expérience avec des entrepôts de données infonuagiques tels que Google BigQuery ou des plateformes équivalentes.
• Familiarité avec les produits de données Google Cloud (Vertex AI, Colab, API Cloud).
• Plus de 5 ans d’expérience en création de tableaux de bord interactifs avec Looker Studio, Tableau, Power BI ou outils similaires.
• Expérience pratique avec les modèles d’IA/ML, les grands modèles de langage (LLM) et l’automatisation des processus par l’IA.
• Expérience dans le domaine des procédés de fabrication électronique, de l’ingénierie de la qualité, des essais ou de la fiabilité.
• Connaissance des concepts de gouvernance des données, de gestion de la qualité des données ou de gestion des données de référence (MDM).
• Familiarité avec des sujets opérationnels tels que la planification des effectifs, l’allocation des ressources ou le suivi des fournisseurs/contractuels (TVC).
• La maîtrise du mandarin ou du français est un atout.

Ce que nous vous offrons

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Averna souscrit au principe de l’équité en matière d’emploi et est déterminé à encourager la diversité et l’inclusion. Nous sommes heureux d’étudier la demande d’emploi de tous les candidats qualifiés, sans égard à leur race, couleur, religion, orientation sexuelle, genre, nationalité d’origine, âge, handicap, statut d’ancien combattant ou tout autre statut protégé par la loi.

The Averna experience

Averna delivers industry-leading test solutions and services for communications and electronics device makers worldwide, accelerating product development, quality and innovation:

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