Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi Descriptif missionLes systèmes aéronautiques modernes génèrent des quantités massives de données tout au long de leur cycle de vie. Ces données contiennent des informations essentielles pour surveiller l'état des équipements, détecter des anomalies précocement et optimiser la maintenance. Chez Safran Analytics, vous intégrerez l'équipe en charge du développement et du déploiement de solutions innovantes pour le suivi d'état des équipements. Vous participerez à la conception et au développement de modèles statistiques et de machine learning exploitant les données capteurs issus de systèmes complexes. Votre travail permettra de fournir des indicateurs fiables et prédictifs, au service des experts métiers. Vous participerez aussi à l'initiative Inner Source du groupe Safran : une démarche « open source interne » consistant à créer et partager des packages, outils et bonnes pratiques réutilisables par l'ensemble des sociétés du groupe Safran, afin de mutualiser le savoir-faire via un socle commun et d'accélérer l'innovation. Responsabilités - Traduire les besoins métiers et questions des clients internes en analyses de données concrètes et opérationnelles. - Mettre en place et suivre des métriques de santé d'équipements, de qualité et de complétude des données. - Analyser des données issues de capteurs, de télémétrie ou de maintenance pour détecter des tendances ou anomalies. - Créer et maintenir des dashboards clairs et interactifs pour exposer les insights et permettre un suivi opérationnel. - Collaborer avec les data scientists sur l'évaluation des performances d'algorithmes et la restitution des résultats. - Participer à l'amélioration continue de la qualité de données et des méthodes d'exploitation associées.