Alt 2026 - Apprenti Ingénieur Data Analyst en Standardisation H/F

Description

Détail du poste Description de l'emploi: Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ? Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être l'apprentissage qu'il vous faut ! Vous rejoindrez une entreprise reconnue à l'international, implantée sur tous les continents du monde et riche d'une diversité de parcours, d'expertise et de culture. Tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l'innovation, vous avez l'opportunité de faire partie de cette aventure passionnante. Opter pour une ou plusieurs années en alternance est une occasion unique de combiner savoirs acquis dans le cadre de votre formation et application de ces savoirs sur le terrain dans un environnement professionnel challengeant. L'équipe Airbus vous formera et vous accompagnera dans votre évolution tout au long de votre période d'alternance. Une offre d'apprentissage intitulée « Apprenti(e) ingénieur Data Analyst en Standardisation (h/f) » vient de s'ouvrir au sein d'Airbus Helicopters sur son site de Marignane. Vous rejoindrez une équipe de 10 personnes au sein du département « Laboratoire, Matériaux & Procédés» en charge de développer et qualifier tous les matériaux et procédés de fabrications employés sur nos hélicoptères. Plus particulièrement, vous rejoindrez l'équipe « Standardisation » : ses enjeux quotidiens sont de livrer au Bureau d'Études l'ensemble des documents, data & 3D associés aux produits standards (*), dans des délais et coûts réduits tout en apportant un regard & support technique et en considérant les contraintes industrielles et de support à la clientèle d'Airbus Helicopters. Cet apprentissage consistera à accompagner l'équipe dans sa transformation numérique avec objectif final de faire disparaître les documents pdf (standards) et de les remplacer par un ensemble de données géré dans un master et transféré de systèmes en systèmes. Les notions d'interopérabilité, ontology, knowledge graph, SMART standards, OCR, qualité de données, rais