Quelles sont vos contributions envers l’équipe?

Dans ce rôle, vous combinerez des compétences en ingénierie aérospatiale, en analyse de fiabilité, en pratiques de maintenance et en analytique d’ingénierie afin d’identifier les tendances émergentes de dégradation, de soutenir les stratégies de maintenance basée sur l’état (Condition-Based Maintenance) et de faire progresser les capacités de maintenance prédictive des aéronefs Bombardier. Vous collaborerez étroitement avec des spécialistes des systèmes aéronautiques, des équipes de soutien à la clientèle, des fournisseurs et des scientifiques de données afin de transformer les données opérationnelles et de maintenance en informations d’ingénierie exploitables. 

L’analytique, le développement Python et les technologies d’IA constituent des outils importants dans ce rôle. Toutefois, l’accent principal est mis sur la compréhension des systèmes aéronautiques, des facteurs influençant la fiabilité, des mécanismes de défaillance et des occasions d’optimisation de la maintenance. 

Vos responsabilités comprendront : 

• Analyser les données du programme Avions connectés, notamment les données du système de surveillance de la santé des aéronefs (AHMS) et les données de maintenance, afin d’identifier les schémas de dégradation, les occasions d’amélioration de la fiabilité et les problèmes émergents touchant les systèmes et composants aéronautiques 
• Mener des enquêtes sur les événements opérationnels et les tendances de fiabilité afin de soutenir les analyses des causes racines (root cause analysis) et l’élaboration d’actions correctives 
• Développer, valider et améliorer continuellement les Condition Monitoring Events (CMEs) en s’appuyant sur les principes d’ingénierie, l’expérience opérationnelle, l’analytique des données et les modèles prédictifs 
• Collaborer avec les spécialistes des systèmes aéronautiques, les fournisseurs et les équipes de service d’ingénierie afin d’améliorer la fiabilité de la flotte et la performance des produits 
• Soutenir l’évolution des programmes de maintenance et des initiatives de maintenance basée sur l’état, en favorisant la transition d’une maintenance planifiée vers des stratégies de maintenance pilotées par les données 
• Agir comme principal point de liaison avec les équipes de l’Aftermarket, notamment les Services techniques, le Customer Response Center (CRC) et les Field Service Representatives (FSRs), afin de s’assurer que les connaissances opérationnelles sont traduites en actions de maintenance concrètes 
• Surveiller l’état de santé de la flotte et fournir un soutien opérationnel quasi en temps réel au moyen d’outils infonuagiques avancés et d’applications numériques 
• Développer et maintenir des outils analytiques, scripts et flux de données basés sur Python afin de soutenir la surveillance de la santé de la flotte et les initiatives de maintenance prédictive 
• Travailler avec les scientifiques de données et les équipes de développement logiciel afin d’intégrer des capacités avancées d’analytique et d’IA dans des solutions de maintenance prédictive destinées aux clients 
• Documenter les analyses d’ingénierie, la logique de maintenance prédictive et les constats de fiabilité selon les meilleures pratiques d’ingénierie et de gestion de versions 
• Soutenir les activités de formation, l’adoption par les utilisateurs et l’amélioration continue des applications de maintenance prédictive de Bombardier 
• Représenter Bombardier dans les groupes de travail portant sur la fiabilité, la maintenance et l’industrie, notamment ceux liés à la surveillance de la santé des aéronefs et à la maintenance prédictive

Comment vous épanouir dans ce rôle? 

Formation privilégiée 

• Baccalauréat en génie aérospatial, génie mécanique, génie des systèmes, génie de la fiabilité, génie de la maintenance aéronautique ou dans une discipline connexe en ingénierie 

Expérience privilégiée 

• Expérience liée aux systèmes aéronautiques, à la maintenance aéronautique, à la fiabilité des aéronefs ou à l’ingénierie aérospatiale 
• Connaissance de la surveillance de la santé des aéronefs, de l’analyse de fiabilité, des enquêtes sur les défaillances ou de la gestion de la performance de flotte 
• Compréhension des Line Replaceable Units (LRUs), de l’architecture des systèmes aéronautiques et du dépannage en maintenance 
• Une expérience en maintenance basée sur l’état, en maintenance prédictive, avec la méthodologie MSG-3 ou en optimisation de programmes de maintenance constitue un atout important 

Compétences techniques 

• Excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes 
• Expérience avec Python, SQL et les outils d’analyse de données 
• Familiarité avec les plateformes analytiques infonuagiques et les outils de visualisation de données 
• Capacité à travailler avec de grands ensembles de données opérationnelles et de maintenance 
• Expérience dans l’application de méthodes statistiques à des problématiques d’ingénierie ou de fiabilité 

Atouts 

• Expérience en apprentissage automatique (machine learning), IA ou analytique prédictive 
• Connaissance des systèmes de surveillance de la santé des aéronefs (AHMS) et des technologies Avions connectés 
• Expérience dans les secteurs de l’aérospatiale, de l’aviation, de la défense ou du transport