Ingenieur d'étude Data Analytics
Ref : 170612T002-
ASAP
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la defense
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6 mois (renouvelables)
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Développeur
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Industries
Compétences requises
Description de la mission
Nous recherchons pour l'un de nos clients un Ingénieur d'étude
Le service consiste à développer des Applications Analytiques sur les données de processus en temps réel des usines en cours d'opération.
Compte tenu de la taille du projet, TechnipFMC estime qu'une équipe de 2 personnes est requise pour réaliser ces développements. Ces deux personnes devraient de préférence appartenir à la même entreprise.
Ces personnes feront partie d'une équipe de projet composée principalement d'un gestionnaire de projet et d'ingénieurs de processus définissant les spécifications fonctionnelles de ces applications
Le développement des applications Analytics nécessitera les activités suivantes:
• Développer et tester l'analyse, principalement dans Python
• Produire des rapports de tests montrant que les applications génèrent les résultats escomptés avec tous les ensembles de données fournis
• Commenter le code en anglais pour permettre une bonne compréhension de son comportement en relation avec la spécification fonctionnelle.
• Ecrire un document technique permettant:
O pour déployer ces applications dans les différents environnements
O pour soutenir et améliorer ces applications à l'avenir
• Surveiller leurs activités en termes de progrès et de calendrier.
2.2 Compétences et expériences requises
Idéalement, l'équipe devrait être composée d'au moins un développeur senior capable de superviser et de diriger techniquement le travail de l'équipe.
Les compétences et les expériences de base communes sont les suivantes:
• Au moins 2 ans d'expérience dans le développement de Data Analytics en Python
• Expérience de développement d'interfaces utilisateur et visualisation de données
• Expérience avec PaaS (Plateform en tant que service) tel que Predix, MindSphere ou Watson Analytics.
• Expérience en traitement de données en temps réel / temporel, statistiques, mathématiques appliquées,
• Expérience dans le développement de Micro services / DevOps
• Connaissance des outils d'orchestration pour les analyses compatibles Python (moteurs de règles) tels que Nebri OS
• Connaissance des processus continus, de préférence dans le pétrole et le gaz ou la chimie
• L'anglais est lu, écrit et parlé, car toute la documentation du projet sera rédigée en anglais et la plupart des réunions de travail seront conservées en anglais
Le service consiste à développer des Applications Analytiques sur les données de processus en temps réel des usines en cours d'opération.
Compte tenu de la taille du projet, TechnipFMC estime qu'une équipe de 2 personnes est requise pour réaliser ces développements. Ces deux personnes devraient de préférence appartenir à la même entreprise.
Ces personnes feront partie d'une équipe de projet composée principalement d'un gestionnaire de projet et d'ingénieurs de processus définissant les spécifications fonctionnelles de ces applications
Le développement des applications Analytics nécessitera les activités suivantes:
• Développer et tester l'analyse, principalement dans Python
• Produire des rapports de tests montrant que les applications génèrent les résultats escomptés avec tous les ensembles de données fournis
• Commenter le code en anglais pour permettre une bonne compréhension de son comportement en relation avec la spécification fonctionnelle.
• Ecrire un document technique permettant:
O pour déployer ces applications dans les différents environnements
O pour soutenir et améliorer ces applications à l'avenir
• Surveiller leurs activités en termes de progrès et de calendrier.
2.2 Compétences et expériences requises
Idéalement, l'équipe devrait être composée d'au moins un développeur senior capable de superviser et de diriger techniquement le travail de l'équipe.
Les compétences et les expériences de base communes sont les suivantes:
• Au moins 2 ans d'expérience dans le développement de Data Analytics en Python
• Expérience de développement d'interfaces utilisateur et visualisation de données
• Expérience avec PaaS (Plateform en tant que service) tel que Predix, MindSphere ou Watson Analytics.
• Expérience en traitement de données en temps réel / temporel, statistiques, mathématiques appliquées,
• Expérience dans le développement de Micro services / DevOps
• Connaissance des outils d'orchestration pour les analyses compatibles Python (moteurs de règles) tels que Nebri OS
• Connaissance des processus continus, de préférence dans le pétrole et le gaz ou la chimie
• L'anglais est lu, écrit et parlé, car toute la documentation du projet sera rédigée en anglais et la plupart des réunions de travail seront conservées en anglais