Ingénieur Logiciel et Traitement des Données H/F - L'Industrie recrute

XENOCS est un groupe international spécialisé dans le développement et la commercialisation de solutions innovantes pour la caractérisation de matériaux à l'échelle nanométrique en utilisant la diffusion des Rayons X. Notre clientèle internationale est composée de chercheurs travaillant dans des universités ou des laboratoires de recherche ainsi que de fabricants d'équipements d'analyse. La société, créée en 2000, est issue d'un essaimage de l'Institut Laue Langevin. Son siège social est à Grenoble en Isère. Le groupe compte quatre filiales situées aux Etats-Unis, au Danemark et en Chine pour un effectif d'environ 90 salariés.

Stagiaire Ingénieur(e) Logiciel & Traitement des Données F/H/X

Nous vous proposons de rejoindre, dans un groupe international, une équipe multiculturelle, dynamique et innovante travaillant en mode collaboratif dans de nouveaux locaux situés sur la Presqu'île de Grenoble, conçus dans un esprit Qualité de Vie au Travail favorisant l'efficacité et la performance de nos collaborateurs.

Au sein du groupe Software, responsable des solutions de contrôle des instruments, d'acquisition et de traitement des données, vous interviendrez sur le développement de pipelines et workflows de traitement de données scientifiques, utilisés dans des contextes aussi bien de recherche, qu'industriels.

CONTEXTE

Dans le contexte pharmaceutique, la répétabilité, la traçabilité et la scalabilité des traitements sont des exigences cruciales. Ce stage s'inscrit dans la feuille de route d'industrialisation du moteur d'orchestration de workflow, dont le démarrage est prévu pour l'été 2026.

MISSION

Le stage vise à prototyper un pipeline d'analyse SAXS en batch, permettant d'enchaîner des plugins de traitement sur des jeux de données réels et/ou de référence, avec orchestration automatique et production d'un rapport d'analyse.

Objectifs Pédagogiques et Industriels

1. Pipeline batch d'analyse SAXS

- Chaînage Rg PDDF MW (extensions/plugins identifiés).

- Gestion des entrées/sorties, formats et métadonnées (échantillons, conditions expérimentales) à partir d'images 2D ou de spectres SAXS 1D.

2. Orchestration et traçabilité

- Lancement des runs, traçabilité des analyses (data et metadata), gestion des logs.

- Versioning des configurations (plugins, paramètres) et des environnements.

3. Rapport d'analyse automatisé

- Résultats, figures clés (Graphe de Guinier, Kratky, PDDF...), paramètres extraits, indicateurs de qualité.

- Export en PDF/HTML avec piste d'audit (config, versions, horodatage, checksum).

4. Reproductibilité et qualité

- Définir un cadre de reproductibilité (conteneurs, dépendances, seeds) et de qualité (tests, métriques).

5. Préparation à l'industrialisation

- Recommandations d'architecture, identification des gaps, quick wins et risques.

- Bonnes pratiques de management de données : catalogue, schémas, contrats de données, gouvernance légère.

Diplôme, formation initiale : Étudiant(e) en École d'Ingénieur ou 2ème année de Master Data Engineering, Data Science, Génie Logiciel, ou équivalent.

Connaissances spécifiques requises :

- Solides bases en Python : pipelines de données, tests unitaires, packaging.

- Maîtrise de la conteneurisation (Docker) et des bonnes pratiques de reproductibilité.

- Connaissance des formats de données scientifiques (HDF5, JSON, CSV) appréciée.

- Notions de C++ seraient un plus (environnement logiciel Xenocs).

Qualités souhaitées :

- Autonomie, curiosité technique, sens du collectif et de la communication.

- Rigueur, sens de la documentation et de la reproductibilité.

- Appétence pour la science des matériaux, la biophysique et l'instrumentation scientifique.

- Maîtrise du français et de l'anglais à l'écrit et à l'oral.