Objet du poste / Raison d’être du poste :
Développer et déployer des méthodologies d'analyse de données avancées (Machine Learning, statistiques) pour optimiser la performance énergétique des installations de réfrigération et des réseaux de vapeur, utiliser les flux de données temps réel afin de détecter précocement les dérives, dégradations (encrassement) et anomalies (fuites), et contribuer activement à la stratégie de réduction des consommations énergétiques et de l'empreinte carbone du site de Monthey par l'amélioration de l'efficacité des utilités critiques.
Responsabilités
- Réaliser un diagnostic complet de l'infrastructure de données existante et de la qualité des KPI pour identifier les opportunités d'optimisation.
- Concevoir et planifier des méthodologies d'analyse adaptées (modélisation prédictive, détection d'anomalies) pour les systèmes de réfrigération et de vapeur.
- Identifier les pistes d’action concrètes en explorant les données de production (températures, pressions, COP) en étroite collaboration avec les experts métier et la maintenance.
- Développer et déployer un Proof of Concept (POC) sur une installation pilote en collaboration avec les équipes de développement.
- Documenter la méthodologie et les résultats obtenus pour établir un plan de déploiement industriel à l'échelle du site.
- Collaborer de manière transverse avec les équipes Data Science, Ingénierie et Maintenance pour valider les hypothèses terrain.