Ingénieur en Amélioration Continue / Continuous Improvement Engineer

• Analyser et améliorer les processus opérationnels en appliquant les principes de l'ingénierie industrielle et l'analyse de données.

• Mettre en place et exploiter des études de temps et de mouvement pour optimiser l'efficacité et la performance.

• Utiliser des techniques de science des données (analyse statistique, apprentissage automatique, modélisation prédictive) pour identifier des tendances et améliorer la prise de décision.

• Concevoir et suivre des indicateurs de performance (KPI) pour évaluer l'efficacité opérationnelle.

• Collaborer avec des équipes transversales pour développer et mettre en œuvre des initiatives d'amélioration continue.

• Automatiser la collecte et l'analyse des données pour faciliter la prise de décisions en temps réel.

• Réaliser des simulations et des analyses prospectives pour évaluer l'impact des changements avant leur mise en œuvre.

• Accompagner le changement et favoriser l'adoption des nouveaux processus et outils.

• 5 ans d'expérience dans un rôle similaire

• Bilingue en français et en anglais

• Baccalauréat en génie industriel ou diplôme en génie équivalent avec expérience pertinente

• Membre de l'Ordre des Ingénieurs du Québec (OIQ)

• Expérience en optimisation des processus, lean manufacturing ou méthodologies Six Sigma.

• Maîtrise des outils d'analyse de données (Python, R, SQL, Power BI, Tableau ou similaires).

• Expérience avec l'apprentissage automatique, la modélisation statistique ou les techniques de simulation est un atout.

• Connaissance des systèmes ERP, MES ou d'exécution de la production est un plus.

• Capacité à manipuler de grands volumes de données et à en extraire des insights exploitables.

• Excellentes compétences en résolution de problèmes, rigueur et attention aux détails.

• Fortes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe avec des parties prenantes variées.

Rolls-Royce est un employeur bienvenu aux militaires. Nous évaluons les candidats sans égard à la race, la couleur, la religion, le sexe, l'orientation sexuelle, l'identité sexuelle, l'origine nationale, le handicap, le statut de vétéran ou toute autre caractéristique protégée.

• Analyze and improve operational processes using industrial engineering principles and data analytics.

• Develop and implement time and motion studies to enhance efficiency and performance.

• Utilize data science techniques (e.g., statistical analysis, machine learning, predictive modeling) to identify trends and optimize decision-making.

• Design and monitor key performance indicators (KPIs) to track operational effectiveness.

• Work closely with cross-functional teams to develop and implement continuous improvement initiatives.

• Automate data collection and reporting processes to support real-time decision-making.

• Conduct simulations and what-if analyses to evaluate process changes before implementation.

• Support change management efforts to ensure successful adoption of new processes and tools.

• 5 years of experience in a similar role

• Bilingual in French and English

• Bachelor's degree in industrial engineering or equivalent engineering degree with relevant experience

• Member of the Order of Engineers of Quebec (OIQ)

• Experience in process optimization, lean manufacturing, or Six Sigma methodologies.

• Strong knowledge of data analysis tools (Python, R, SQL, Power BI, Tableau, or similar).

• Experience with machine learning, statistical modeling, or simulation techniques is a plus.

• Familiarity with ERP, MES, or production execution systems is an asset.

• Ability to work with large datasets and extract actionable insights.

• Strong problem-solving skills and attention to detail.

• Excellent communication and collaboration skills to work with cross-functional teams.

Rolls-Royce is a military-friendly employer. We evaluate applicants without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, veteran status, or any other protected characteristic.