De onderzoekers van Flanders Make willen de industrie tot digitalisering inspireren en prototype-tools aanreiken. Wat datamining betreft, behandelen we de volgende vragen:

• Kunnen we inzichten afleiden uit uit tijdsmarkeringen en productielogs voor beslissingsondersteunende tools in de fabriek van de toekomst?
• Kunnen we sensorgegevens interpreteren om het gedrag van machines te voorspellen?

Gebruik rekenkracht om productieprocessen te verbeteren

Als data scientist:

• Onderzoek je hoe verschillende datawetenschapstechnieken zoals, onder andere, patroonherkenning en process mining nuttig kunnen zijn voor de industrie;
• Volg je de laatste trends over je onderwerpen op. Je houdt hierbij zowel het academisch onderzoek als de commercieel beschikbare oplossingen in de gaten;
• Ontwikkel je methodologieën en valideer je deze op innovatieve demonstratoren.

Voor verschillende industriële cases:

• Bied je structuur en inzicht in ruwe gegevens en voer je verkennende gegevensverwerking en -analyses uit;
• Analyseer je grote en diverse datasets uit productieprocessen om trends, patronen en mogelijkheden voor optimalisatie te identificeren;
• Neem je contact op met collega-experten in de werking en controle van machines en productiesystemen om het productieproces van een real life-case te begrijpen;
• Werk je samen met andere onderzoekers en stakeholders van bedrijven om theoretisch onderzoek te vertalen naar praktische oplossingen die waardevol zijn voor de maakindustrie;
• Voer je met behulp van datagestuurde technieken experimenten uit op prototypes, zowel in laboratoria als in productieomgevingen;
• Verzamel je feedback vanuit deze experimenten en gebruik je deze om jouw resultaten te verfijnen en te verbeteren;
• Demonstreer je jouw methodologie aan bedrijven en toon je hen de haalbaarheid van nieuwe technologieën;
• Herken je industriële behoeften en vertaal je deze naar nieuwe projectideeën die datawetenschappen in een industriële omgeving benutten.

Statistische geest met passie voor technologie

Je hebt:

• Een doctoraatsdiploma in ingenieurswetenschappen (computerwetenschappen, artificiële intelligentie, wiskunde, statistiek, ....); of gelijkwaardig door ervaring;
• Een wiskundige en statistische geest met een vleugje “data-intuïtie”;
• Domeinkennis in data mining (association rule mining, ...) of process mining (Petri nets, ...). Je hebt al minstens één van deze concepten ook in de praktijk gebracht.
• Een goed inzicht in Deep Learning- en/of andere Machine Learning-technieken;
• Goede codeervaardigheden en aantoonbaar ervaring in minstens één universele programmeertaal zoals Python, Java, C#, C++;
• Interesse om je communicatie- en datavisualisatievaardigheden te verbeteren.

Je bent:

• Gepassioneerd door de technologie van machines en voertuigen;
• Creatief;
• Een goede communicator;
• Een actieve luisteraar die duurzame relaties kan opbouwen
• Een snelle leerling in tooling; je leert graag werken met database-query-talen zoals SQL, SPARQL, een aantal machine learning-toolkits (Scikit-learn, Mahout, Spark MLlib, PyTorch, TensorFlow, R, KNIME, ...), en/of Matlab/Simulink/Octave.

Ons aanbod

• Een uitdagende job, werken met experts in verschillende domeinen, het gebruik van state-of-the-art infrastructuur voor, onder andere, computervisie, voorspellende controle, data-analyses en de ontwikkeling van softwareprototypes;
• Een open bedrijfscultuur met korte communicatielijnen;
• Onderzoek binnen een context met meerdere stakeholders;
• Een enthousiast, internationaal team.

Voorbeeldproject

Bijlagen