GAP LEADER ASSEMBLAGE

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Aniche, France

Freelance

12-03-2025

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Job Specifications

Make Your Mark Every Day
Chez AGC, vous changez le monde grâce à des matériaux, des technologies et des solutions innovants. En travaillant en étroite collaboration au sein d'une équipe inclusive et internationale, vos idées et votre expertise prennent une nouvelle valeur. Et, dans le respect des normes de performance et d'éthique les plus élevées, les défis que vous relevez amélioreront le quotidien de millions de personnes. Chez AGC, vous faites la différence au quotidien!

Pour son secteur automobile et notamment pour son usine située à Aniche spécialisée dans la production de vitrages feuilletés destinés aux constructeurs automobiles et en pleine mutation vers la fabrication de produits innovants, AGC Automotive France recherche : 1 GAP Leader Assemblage (H/F) en CDI.

Rattaché(e) au superviseur de production, vous serez en charge de :

Assurer en qualité et en quantité la production de votre GAP
Garantir l’application et la révision des procédures/ Gammes/ instructions par les membres de votre GAP
Améliorer les performances de votre GAP ( KPI / Rendement/ KU / Cadence)
Assurer l’animation et le pilotage des PDCA de votre GAP
Prendre en charge la gestion du service AVO et du stretching
Piloter la formation des membres de votre GAP
Animer managérialement votre GAP

Vous êtes titulaire d’un Bac + 2 ( formation technique)
Vous faites preuve d’autonomie, de rigueur et avez un esprit d’analyse
Ce poste nécessite une maitrise de l’informatique, ainsi qu’une expérience significative en management.

About the Company

AGC Glass Europe produces, processes and distributes flat glass for the building industry (external glazing and interior decorative glass), the automotive industry (OEM and replacement glass) and various other sectors (transport, solar power and high-tech applications). Read more on https://www.agc-glass.eu/ AGC Glass Europe is the European glass branch of AGC (Japan), a world leader in flat glass. The AGC group has 200 companies in over 30 countries with more than 50,000 employees, focusing on 5 main business segments: Gl... Know more

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Clermont-Ferrand, France

Hybrid

Freelance

11-03-2025

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Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse portant sur la conception d'une "Méthode de positionnement indoor par croisement de données pour la gestion du Wi-Fi". Dans la stratégie d'Orange, il est crucial que le débit final disponible en Wi-Fi sur le terminal de l'utilisateur ne dégrade pas l'expérience clients fibre. L'arrivée de la norme Wi-Fi 8 pose le problème de coopération entre points d'accès (AP) pour fournir la qualité escomptée aux terminaux[1].Pour faciliter les opérations de management de réseau et de coordination entre APs, avoir une connaissance fine de la topologie du réseau et du trafic (APs, répéteurs, terminaux) est un enjeu clé pour l'opérateur afin d'améliorer la qualité d'expérience utilisateur. Votre travail s'appuiera sur différentes sources de données telles que les données de sensing issues du Wi-Fi et des données de cartographies radio. Il s'agira d'en déduire à l'aide de techniques d'IA une pseudo-localisation des équipements Wi-Fi et du trafic Wi-Fi. Ces travaux abordés par les techniques dites de 'Channel Charting[2]' et se distinguent des techniques usuelles de géolocalisation comme étant des techniques non supervisées et permettant d'avoir une pseudo-localisation à l'aide d'un seul AP. Les objectifs scientifiques vont consister à exploiter et croiser les sources de données avec comme objectif ultime de rapprocher la pseudo-localisation prédite de la localisation réelle géoréférencée. Les travaux débuteront par un état de l'art des solutions non supervisées, faire de la localisation indoor à partir de données radio et en situations de non visibilité directe. La suite portera sur les challenges suivants: Concevoir et valider une solution exploitant au mieux les différentes données. Minimiser les informations nécessaires à la détermination de la pseudo-localisation. Aligner et exploiter des données issues de plusieurs APs. Prendre en compte les étages, voire des effets de hauteur des terminaux. Détecter un environnement dynamique et savoir l'intégrer aux algorithmes. Maximiser la précision en se rapprochant de la localisation réelle. La perspective sera de mettre en oeuvre la solution développée sur un cas d'usage lié la gestion ou au diagnostic de réseau. Le travail pourra s'appuyer au départ sur des données radio simulées avec nos logiciels [3] ou des outils en open source. Les algorithmes développés seront ensuite affinés et validés à l'aide de données de mesures dans un habitat résidentiel type. Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste : Traitement du signal Bases en réseaux sans fils/télécoms Data science Bagage mathématique, algorithmique, statistiques Programmation : Python/Kéras/Tensorflow Langues : Français courant (écrit et oral), connaissances de l'anglais permettant de réaliser des communications/publications scientifiques Etre créatif, innovant, avoir un bon relationnel et une motivation pour la recherche Avoir une autonomie et une capacité d'organisation de son travail en fonction des objectifs à atteindre. Formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique ...) : Ecoles d'ingénieur Réseaux/Télécom avec spécialisation Data Science et IA Master recherche dans le domaine Expériences souhaitées (stages, ...) Avoir réalisé un stage, des projets étudiants ou un mémoire de fin d'études dans un domaine proche du sujet de thèse Pratique confirmée du développement dans le contexte Python/Kéras/Tensorflow dédié aux algos d'IA appliqués à des données de type signaux ou images Références [1]https://arxiv.org/pdf/2405.11504v2 [2]https://channelcharting.github.io/ https://arxiv.org/abs/2406.13722 [3] https://ieeexplore.ieee.org/document/10186359 Ref : 24454806