Stagiaire (100%)

Über den Job

Qui nous sommes

Novelis est animé par la volonté de façonner ensemble un monde durable.

En tant que leader mondial de produits et services innovants et le plus grand recycleur d'aluminium au monde d'aluminium, nous travaillons en partenariat avec des clients des secteurs de l'automobile, de l’aéronautique, des canettes et des spécialités pour fournir des solutions qui améliorent les avantages de l'aluminium léger.

Nous disposons d'un réseau coordonné d'opérations de laminage et de recyclage techniquement sophistiquées sur 29sites dans 9 pays d'Amérique du Nord, d'Amérique du Sud, d'Europe et d'Asie, avec 12,750 employés dans le monde. Le siège se situe à Atlanta, aux États-Unis.

Nous comptons parmi nos clients certaines des marques les plus importantes et les plus connues au monde, notamment Coca-Cola, Ford, BMW, Jaguar Land Rover, Airbus, Boeing, Nespresso, Samsung, et d'autres. En outre, Novelis est à la pointe de l'industrie grâce à ses efforts en matière de durabilité et de recyclage.

Participez à notre mission de créer un monde durable et commencez dès que possible à travailler sur notre site de Sierre, en Suisse

Vos responsabilités :

Développement, amélioration et maintenance d’outils de contrôle qualité avec de l’analyse de donnée issues de capteur ligne laser (Gocator) et de caméras sur une ligne de production de bande aluminium. Mise en place de suivis graphiques SPC (Statistical Process Control) des paramètres critiques d’une ligne de production en continue.

1. Monitoring d’une application de prédiction de conformité des lots

• Suivi des performances des modèles de ML
• Mise à jour continue (Gestion du drift)

1. Rapports de planéité des bandes avec un Gocator

• Acquisition du profil de bande via capteur ligne laser (dans IBA ou avec code C#)
• Utilisation des données du profil pour mesurer la planéité
• Création de rapport / alarmes

1. Vérification automatique du timbrage des bandes

• Récupération de l’intensité laser retournée (avec Gocator)
• Détection de texte (Computer vision + OCR)
• Comparaison avec l’instruction

1. Mesure de similarité des défauts via images

• Comparaison des défauts via un système de plusieurs images grayscale
• Recherche de lot avec défauts similaires
• Reclassification des défauts

1. Détection de défaut sur la bande

• Utilisation de l’intensité laser des Gocators pour détecter des défauts

1. Maintenance des application web (model serving et rapports)

Comment nous convaincre :

• Vous êtes titulaire d’un bachelor ou en cours de formation d’un Master en ingénierie (EPFL, HES-SO ou équivalent)
• Vous possédez une excellente capacité d’analyse, un esprit d'initiative, et vous êtes passionné par les technologies et l'innovation.
• Vous maîtrisez Python et les bases de la programmation (notions de C# un atout) et avez une première expérience avec SQL et Power BI
• Vous disposez de connaissances en machine learning et deep learning (PyTorch), en computer vision (OpenCV, OCR), incluant les frameworks associés (Scikit-learn, TensorFlow) ainsi que les concepts de représentation par embeddings
• De langue maternelle française ou allemande, avec une bonne maîtrise dans l’autre langue.