Ingénieur Aéronautique - Support Client & Maintenance Prédictive H/F - Lùkla

Bienvenue chez Lùkla

Expert en transformation digitale, nous accompagnons nos clients à chaque étape de leur développement pour répondre à leurs enjeux métiers et technologiques.

Avec 14 agences en France, au Portugal et au Canada, Lùkla a su développer un portefeuille de clients sur un vaste champ de compétences et dans de nombreux secteurs.

Nous proposons un catalogue de 6 offres complémentaires : Managed Services, Digital Workplace, Change & Adopt, Apps & Data, Web & Marketing, et Cloud & Cyber.

Ancrée dans les valeurs de proximité, d'engagement, de confiance et de respect, notre entreprise crée une atmosphère propice au développement de compétences et au bien-être.

Rejoindre Lùkla, c'est embarquer dans une aventure collective où passion et expertise se mêlent pour répondre aux besoins de chacun.

Ensemble, allons plus haut et plus loin pour libérer votre potentiel.Mission principale

Assurer le support technique et digital auprès des clients (compagnies aériennes, MRO, services internes) pour un projet de maintenance prédictive aéronautique.
Le rôle combine compréhension technique des systèmes aéronautiques, analyse de données opérationnelles et mise à disposition d'outils de visualisation (Power BI), sans être un poste d'expert data science.

Responsabilités et activités principales

1. Support Client - Maintenance Prédictive

- Accompagner les clients dans l'utilisation des solutions de maintenance prédictive.
- Analyser les retours clients, identifier les problématiques techniques ou data.
- Préparer et animer des réunions techniques / points réguliers.
- Rédiger des rapports techniques, notes de synthèse et présentations.

2. Analyse de données techniques (non data scientist)

- Extraire, nettoyer et exploiter des données issues de capteurs, systèmes avioniques ou historiques de maintenance.
- Réaliser des analyses simples : tendances, anomalies, KPIs de performance.
- Participer au calibrage des règles et seuils d'alertes pour les systèmes prédictifs.
- Contribuer au suivi de santé des équipements (Health Monitoring).

3. Développement & automatisation

- Développer de petits scripts en Python pour automatiser l'analyse ou le traitement des données.
- Manipuler des bases de données (SQL ou équivalent) pour requêter, importer, mettre à jour des données.
- Participer à l'amélioration continue des outils internes.

4. Visualisation et reporting

- Créer et maintenir des tableaux de bord Power BI à destination des clients et équipes internes.
- Mettre en forme les données de manière claire, pédagogique et exploitable.
- Suivre et mettre à jour les indicateurs clés :
- taux de détection,
- taux de faux positifs,
- fiabilité des prédictions,
- trends de performance.

5. Coordination transverse

- Travailler en interface avec :
- équipes engineering,
- data engineering / data science,
- MRO / airlines,
- équipes programme et qualité.
- Contribuer au suivi projet (planning, livrables, documentation).

Formation

- Ingénieur aéronautique ou mécanique (type ISAESUPAERO, IPSA, ENAC, INSA, ENIT, Polytech, ENSMA, etc.).
- Première expérience (stages / alternances inclus) dans l'aviation, la maintenance ou les données.

Compétences techniques

- Python : scripts, traitement fichiers, automatisation simple.
- Power BI : dashboards, DAX de base, connexions data.
- Bases de données SQL : requêtes simples, jointures, views.
- Compréhension des systèmes aéronautiques et des logiques de maintenance.
- Connaissance de la maintenance prédictive ou du health monitoring (un plus).
- Connaissances en normes aéronautiques ou MRO appréciées.

Compétences transversales

- Bon relationnel client, sens du service.
- Capacité à vulgariser des données techniques.
- Rigueur, autonomie, esprit d'analyse.
- Capacité à travailler en environnement multi-équipes.
- Organisation, gestion des priorités.

Langues

- Français courant.
- Anglais professionnel indispensable (documentation, échanges clients).

Indicateurs de performance (KPIs)

- Satisfaction client.
- Réactivité au support et résolution des tickets.
- Qualité et disponibilité des dashboards.
- Fiabilité et pertinence des analyses.
- Participation à la réduction des pannes non planifiées (selon projets).