Chargé / Chargée de projet - Technologies industrielles avancées (loT, instrumentation, IA) - Centre national intégré du manufacturier intelligent - Campus de Drummondville
Universite du Quebec a Trois-Rivieres
- Drummondville, QC
- Permanent
- Temps-plein
- Accès à une infrastructure de pointe et à des projets porteurs pour l’économie québécoise ;
- Intégration dans une équipe passionnée, multidisciplinaire et axée sur le transfert d’innovation ;
- Contribution directe à des projets concrets, à fort impact pour les PME manufacturières ;
- Opportunités de développement professionnel et de collaboration avec le réseau universitaire (UQTR) et les centres de recherche partenaires.
- Coconstruire et piloter des projets techniques impliquant l’acquisition de données, la connectivité industrielle (IoT), le contrôle-commande et la valorisation des données (IA, automatisation, tableaux de bord intelligents) ;
- Concevoir des démonstrateurs et architectures technologiques en soutien aux vitrines 4.0 et à des projets collaboratifs avec l’industrie et le milieu académique ;
- Participer activement à des diagnostics technologiques (ex. : audit Industrie 4.0, cartographie de flux, architecture TI/OT) ;
- Conseiller et accompagner les entreprises dans l’identification de solutions adaptées à leur contexte technologique et organisationnel ;
- Réaliser des activités de veille technologique, de démarchage, et de développement de partenariats stratégiques ;
- Collaborer à la rédaction d’offres de service, de demandes de financement et de rapports de livrables ;
- Contribuer au rayonnement du CNIMI dans des événements, des mandats intersectoriels et des initiatives de formation ou transfert.
- Baccalauréat en génie (électrique, logiciel, automatisation, industriel, ou connexe) ou combinaison équivalente d’études et d’expérience.
- 3 à 5 ans dans des fonctions similaires dans le secteur manufacturier ou technologique, avec expérience concrète en projets d’intégration numérique ou industrielle.
- Très bonnes connaissances des systèmes d’instrumentation, de communication industrielle (OPC UA, MQTT…), d’IoT et d’acquisition de données ;
- Bonne compréhension des architectures technologiques, de l’interopérabilité OT/IT et des systèmes de contrôle (PLC, SCADA) ;
- Expérience ou intérêt pour les solutions d’IA appliquées à l’industrie (maintenance prédictive, analyse descriptive/prédictive, optimisation de procédés) ;
- Maîtrise des outils de visualisation, de base de données industrielles et des environnements numériques 4.0.
- Connaissance des ERP ou MES, et des enjeux liés à la cybersécurité industrielle ;
- Pédagogie et vulgarisation : capacité à dialoguer aussi bien avec des techniciens, des ingénieurs que des dirigeants d’entreprise ;
- Esprit analytique, autonomie, sens de l’initiative, curiosité technologique et capacité à évoluer dans un environnement en structuration.