Ingénieur(e) Process Formation (H/F)

Bourbourg, Hauts-de-FranceCDI / Permanent positionmid

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Rejoignez l’aventure Verkor ! Verkor est une entreprise industrielle française en pleine expansion, pionnière dans la fabrication de batteries bas carbone. Soutenue par des leaders comme Renault,

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Rejoignez l’aventure Verkor !

Verkor est une entreprise industrielle française en pleine expansion, pionnière dans la fabrication de batteries bas carbone. Soutenue par des leaders comme Renault, Plastic Omnium et Schneider Electric, notre mission est claire : électrifier l’avenir de la mobilité européenne.

Avec plus de 1000 talents venus de 49 pays, nous construisons ensemble une Gigafactory ultra-moderne à Dunkerque, capable de produire 16 GWh de batteries lithium-ion par an, soit l’équivalent de 300 000 véhicules électriques.

Nous recherchons actuellement un(e) ingénieur(e) Process Formation pour rejoindre notre équipe Process Development, basée au sein de notre gigafactory à Bourbourg.

À ce titre, vous serez responsable des procédés liés à la charge, la décharge, le dégazage et la mesure des batteries.

Mener des travaux de recherche et développement sur les procédés de formation et de test des cellules afin d’améliorer la sécurité, la qualité et la productivité

Analyser et évaluer les données de performance électrique des cellules issues des essais en laboratoire et des opérations de pré-production, afin d’identifier les effets directs et les interactions liés aux équipements et procédés de formation

Réaliser des analyses de causes racines pour identifier et corriger de manière systématique les sources de défauts

Apporter un support technique aux équipes formation des cellules et production assemblage afin de résoudre les problématiques liées aux procédés de fabrication

Diplôme d’ingénieur en génie électrique, électrochimique, chimique, des matériaux ou domaine équivalent

Expérience en environnement industriel, idéalement en fabrication de batteries, notamment sur les procédés de formation et/ou de test des cellules lithium-ion

Expérience en analyse des causes racines, réduction des défauts et analyse de défaillance

Solides compétences en programmation, analyse statistique et traitement de données (Python, Matlab, Minitab, JMP)

Connaissances en machine learning (PyTorch, Keras, TensorFlow, Scikit-learn)

Expérience avec les logiciels critiques des procédés de formation, notamment MES et FMS (SCADA)

Expérience en analyses électrochimiques et des matériaux (EIS, HPPC, SEM, EDX et autres techniques de caractérisation)

Maîtrise professionnelle de l’anglais et du français