Stadler : Ingénieur Projet - CI/CD pour la Science des Données Appliquée aux Technologies de Maintenance

À propos de cette offre

Nous recherchons un Ingénieur Projet motivé et compétent pour renforcer notre équipe Nouvelles Technologies de Maintenance. Notre mission est de développer des solutions innovantes et basées sur les données pour la maintenance du matériel roulant ferroviaire - du proof-of-concept aux applications terrain pleinement déployées.
Au sein de notre équipe agile et innovante, vous jouerez un rôle clé en permettant un déploiement évolutif et fiable de nos solutions grâce à des pratiques CI/CD robustes et une intégration fluide dans l'écosystème numérique de notre entreprise.

• Développer, maintenir et optimiser nos pipelines CI/CD & data pour des projets de science des données appliquée (GitLab CI / Docker Compose / Airflow)
• Assurer une intégration fluide des solutions développées dans l'infrastructure IT de Stadler
• Construire et maintenir des interfaces avec les outils et systèmes internes existants
• Soutenir le développement des cas d'utilisation de la surveillance conditionnelle en identifiant comment exploiter les données disponibles, en concevant des cadres de traitement des données pour la surveillance en temps réel, en traduisant les résultats terrain en tâches de maintenance exploitables et en documentant et communiquant les résultats en interne et en externe

• Diplôme ou expérience avérée en ingénierie, informatique, science des données ou domaine connexe
• Maîtrise solide de Python et SQL (par exemple, Microsoft SQL, PostgreSQL, TimeScaleDB)
• Maîtrise de l'allemand et/ou de l'anglais

• Développement logiciel collaboratif et gestion de versions (par exemple, GitLab)
• Pipelines CI/CD et automatisation du déploiement (GitLab CI, Airflow)
• Technologies de containerisation (par exemple, DockerCompose)
• Systèmes embarqués ou développement lié au matériel
• Conception de tableaux de bord informatifs (par exemple, Streamlit, Grafana, Power BI, Superset)
• Expérience dans l'industrie ferroviaire ou avec des actifs complexes et volumineux
• Science des données appliquée utilisant des sources de données non étiquetées ou hétérogènes
• Gestion de projets complexes et transversaux

• Subventions financières pour abonnement ZVV ou CFF
• Avantages santé : subventions pour pass fitness et corbeille de fruits
• Soutien aux opportunités de formation continue (financier ou temps partiel)

Jennifer Ruoss
Partenaire RH
+41 79 609 98 26