Adhérant à Engagement Jeunes et labellisé « Employeur de choix » depuis 2021, Seqens a pour vocation de t'accompagner vers l'obtention de ton diplôme grâce à une intégration, une formation et une expérience professionnelle riches.
Auprès de plus de 150 alternants et stagiaires accueillis chaque année, tu seras intégré et participeras à la vie de la communauté « Alternant/Stagiaire » avec des évènements dédiés chaque trimestre : journée d'intégration, séminaire de rentrée, moments de convivialité, accès privilégiés à des outils, suivi interne…
Grâce à Engagement jeunes, nous t'accompagnerons également, à l’issue de ton expérience Seqens, pour la suite de ton parcours étudiant ou vers ton premier emploi via des formations complémentaires.
Dans le cadre de l'amélioration continue de nos processus industriels, l'intégration de solutions IIOT (Internet Industriel des Objets) représente une opportunité majeure pour optimiser la production, réduire nos coûts et améliorer la qualité des produits.
Ce stage s'inscrit dans une démarche d'innovation technologique visant à moderniser notre infrastructure industrielle. Ce projet aura aussi pour objectif d’établir des fondamentaux pour l'exploitation des données collectées via l'intelligence artificielle, afin de tirer parti des analyses avancées et prédictives pour une meilleure prise de décision.
- Mission 1: Définition et conception
o Analyser les besoins spécifiques de l'entreprise en matière de remontée d’information issue des installations industrielles
o Proposer une architecture technique adaptée aux besoins identifiés
- Mission 2: Mise en œuvre, test et restitution
o Mettre en œuvre et déployer la solution IIOT groupe depuis la collecte des données de capteurs jusqu’à leur exploitation sur les solutions cloud choisies
o Accompagner l’équipe infrastructure et réseau sur la mise en place des prérequis à l’infrastructure IIOT
o Mettre en place les automatismes permettant la monter à l’échelle
o Mettre en place les reporting temps réel et dashboard permettant l’analyse temps réel et le monitoring des outils de production
o Mettre en place les Digital Twins permettant de modéliser les équipements du site
o Concevoir les modèles statistiques et de machine learning permettant d’atteindre des cas d’usage avancés (Maintenance prédictive, Analyse des paramètres critiques, détection de la non-qualité)
o Formation des utilisateurs et accompagnement au changement
o Rédiger un rapport détaillé sur les résultats obtenus et les recommandations pour une mise en œuvre à grande échelle
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