Spécialiste, fiabilité des aéronefs et maintenance prédictive

Job summary

The role involves analyzing aircraft health and maintenance data to identify degradation patterns and support condition-based maintenance strategies. You will develop Python-based analytical tools and collaborate with data scientists to integrate AI into predictive maintenance solutions.

Job details

When applicable, Bombardier promotes flexible and hybrid work policies. Why join us? At Bombardier, we design, build and maintain the world’s peak-performing aircraft for the world’s most discerning people and businesses, governments and militaries. We have been successful in setting the highest standards by putting our people at the heart of it all, and defining excellence, together. Working at Bombardier means operating at the highest level. Every day, you are part of a team that delivers superior experiences and products, pushing the boundaries of what's possible in our industry and beyond. By prioritizing employee growth and development, we empower everyone to reach their full potential on their own terms, because the best work happens when you are free to be yourself and share your unique expertise. Our Benefits With our employees’ well-being top of mind, we offer a comprehensive and competitive Benefits Program, which includes the following: Insurance plans (Medical, life insurance, and more) Employee Assistance Program Competitive base salary Quelles sont vos contributions envers l’équipe? Dans ce rôle, vous combinerez des compétences en ingénierie aérospatiale, en analyse de fiabilité, en pratiques de maintenance et en analytique d’ingénierie afin d’identifier les tendances émergentes de dégradation, de soutenir les stratégies de maintenance basée sur l’état (Condition-Based Maintenance) et de faire progresser les capacités de maintenance prédictive des aéronefs Bombardier. Vous collaborerez étroitement avec des spécialistes des systèmes aéronautiques, des équipes de soutien à la clientèle, des fournisseurs et des scientifiques de données afin de transformer les données opérationnelles et de maintenance en informations d’ingénierie exploitables. L’analytique, le développement Python et les technologies d’IA constituent des outils importants dans ce rôle. Toutefois, l’accent principal est mis sur la compréhension des systèmes aéronautiques, des facteurs influençant la fiabilité, des mécanismes de défaillance et des occasions d’optimisation de la maintenance. Vos responsabilités comprendront : Analyser les données du programme Avions connectés, notamment les données du système de surveillance de la santé des aéronefs (AHMS) et les données de maintenance, afin d’identifier les schémas de dégradation, les occasions d’amélioration de la fiabilité et les problèmes émergents touchant les systèmes et composants aéronautiques Mener des enquêtes sur les événements opérationnels et les tendances de fiabilité afin de soutenir les analyses des causes racines (root cause analysis) et l’élaboration d’actions correctives Développer, valider et améliorer continuellement les Condition Monitoring Events (CMEs) en s’appuyant sur les principes d’ingénierie, l’expérience opérationnelle, l’analytique des données et les modèles prédictifs Collaborer avec les spécialistes des systèmes aéronautiques, les fournisseurs et les équipes de service d’ingénierie afin d’améliorer la fiabilité de la flotte et la performance des produits Soutenir l’évolution des programmes de maintenance et des initiatives de maintenance basée sur l’état, en favorisant la transition d’une maintenance planifiée vers des stratégies de maintenance pilotées par les données Agir comme principal point de liaison avec les équipes de l’Aftermarket, notamment les Services techniques, le Customer Response Center (CRC) et les Field Service Representatives (FSRs), afin de s’assurer que les connaissances opérationnelles sont traduites en actions de maintenance concrètes Surveiller l’état de santé de la flotte et fournir un soutien opérationnel quasi en temps réel au moyen d’outils infonuagiques avancés et d’applications numériques Développer et maintenir des outils analytiques, scripts et flux de données basés sur Python afin de soutenir la surveillance de la santé de la flotte et les initiatives de maintenance prédictive Travailler avec les scientifiques de données et les équipes de développement logiciel afin d’intégrer des capacités avancées d’analytique et d’IA dans des solutions de maintenance prédictive destinées aux clients Documenter les analyses d’ingénierie, la logique de maintenance prédictive et les constats de fiabilité selon les meilleures pratiques d’ingénierie et de gestion de versions Soutenir les activités de formation, l’adoption par les utilisateurs et l’amélioration continue des applications de maintenance prédictive de Bombardier Représenter Bombardier dans les groupes de travail portant sur la fiabilité, la maintenance et l’industrie, notamment ceux liés à la surveillance de la santé des aéronefs et à la maintenance prédictive Comment vous épanouir dans ce rôle? Formation privilégiée Baccalauréat en génie aérospatial, génie mécanique, génie des systèmes, génie de la fiabilité, génie de la maintenance aéronautique ou dans une discipline connexe en ingénierie Expérience privilégiée Expérience liée aux systèmes aéronautiques, à la maintenance aéronautique, à la fiabilité des aéronefs ou à l’ingénierie aérospatiale Connaissance de la surveillance de la santé des aéronefs, de l’analyse de fiabilité, des enquêtes sur les défaillances ou de la gestion de la performance de flotte Compréhension des Line Replaceable Units (LRUs), de l’architecture des systèmes aéronautiques et du dépannage en maintenance Une expérience en maintenance basée sur l’état, en maintenance prédictive, avec la méthodologie MSG-3 ou en optimisation de programmes de maintenance constitue un atout important Compétences techniques Excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes Expérience avec Python, SQL et les outils d’analyse de données Familiarité avec les plateformes analytiques infonuagiques et les outils de visualisation de données Capacité à travailler avec de grands ensembles de données opérationnelles et de maintenance Expérience dans l’application de méthodes statistiques à des problématiques d’ingénierie ou de fiabilité Atouts Expérience en apprentissage automatique (machine learning), IA ou analytique prédictive Connaissance des systèmes de surveillance de la santé des aéronefs (AHMS) et des technologies Avions connectés Expérience dans les secteurs de l’aérospatiale, de l’aviation, de la défense ou du transport Now that you can see yourself in this role, apply and join the Bombardier Team! Please note: You don’t need all the skills, knowledge, and experience listed to apply for this position! We’re not looking for the perfect candidate, we’re looking for great talent and passionate individuals. Bombardier is an equal opportunity employer and encourages persons of any race, religion, ethnicity, gender identity, sexual orientation, age, immigration status, disability, or other applicable legally protected characteristics to apply. Job Spécialiste, fiabilité des aéronefs et maintenance prédictive Primary Location Centre Administratif (CA) Organization Aerospace Canada Shift Travail de jour Employee Status Régulier Requisition 12309 Spécialiste, fiabilité des aéronefs et maintenance prédictive

What you’ll do

The role involves analyzing aircraft health and maintenance data to identify degradation patterns and support condition-based maintenance strategies. You will develop Python-based analytical tools and collaborate with data scientists to integrate AI into predictive maintenance solutions.

Requirements

A bachelor's degree in aerospace, mechanical, or reliability engineering is preferred, along with experience in aircraft systems and reliability. Proficiency in Python, SQL, and data analysis tools is required to manage large operational datasets.

Benefits

• Medical Insurance • Life Insurance • Employee Assistance Program • Competitive Base Salary

Listed skills

• Data visualization · Preferred
• SQL · Preferred
• Machine learning · Preferred
• Root Cause Analysis · Preferred
• Python · Preferred

Other relevant skills

Identified from the job description. Confirm important requirements above.

• Aerospace Engineering
• Reliability Analysis
• Predictive Maintenance
• Python
• SQL
• Condition-Based Maintenance
• Root Cause Analysis
• Data Analytics
• Aircraft Health Monitoring Systems
• Machine Learning
• MSG-3 Methodology
• Cloud Analytics Platforms
• Data Visualization
• Statistical Methods
• Systems Engineering
• Aviation Maintenance

Job areas

• Engineering
• Data & Analytics
• Manufacturing
• Transportation
• Science & Research