Lead Application Engineer

Job Description Summary

Rejoignez l'équipe R&D de GE Vernova en tant que pont technique entre la gestion de produit et le développement de produits. En tant qu'ingénieur d'application principal pour les solutions de performance des actifs, vous traduirez les besoins des clients et les exigences produits définis par la gestion de produit en algorithmes innovants, conceptions de solutions et prototypes fonctionnels destinés aux équipes de développement. Il s'agit d'un rôle de contributeur individuel opérationnel au sein de la R&D, sans responsabilité de gestion d'équipe. Ce poste exige une expertise approfondie dans la maintenance centrée sur la fiabilité (RCM), la gestion de la performance des actifs (APM) et la gestion des actifs, combinée à de solides bases en mathématiques, statistiques et optimisation.
L'ingénieur d'application principal sera responsable de l'ensemble du processus de conception de la solution, de la réception des exigences priorisées et des points de douleur des clients jusqu'à la livraison des spécifications algorithmiques et des prototypes prêts pour le développement. Le candidat retenu devra posséder d'excellentes capacités de communication, une approche méthodique et structurée de la résolution de problèmes, ainsi qu'une compréhension globale de la fiabilité des actifs, de l'optimisation de la maintenance et des principes de gestion de la performance.

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Join GE Vernova’s R&D team as the technical bridge between Product Management and Product Development. As a Lead Application Engineer for Asset Performance Solutions, you will take customer needs and product requirements defined by Product Management and translate them into innovative algorithms, solution designs, and working prototypes that development teams can build. This is a hands-on individual contributor role within R&D with no people management responsibilities. It demands deep domain expertise in Reliability Centered Maintenance (RCM), Asset Performance Management (APM), and Asset Management, combined with a strong mathematical, statistical, and optimization foundation.

The Lead Application Engineer will own the end-to-end solution design process—from receiving prioritized requirements and customer pain points through to delivering algorithm specifications and working prototypes ready for development handoff. The successful candidate will be a strong communicator, with a methodical and structured approach to problem-solving and comprehensive understanding of asset reliability, maintenance optimization, and performance management principles.

Job Description

Responsabilités principales

• Traduire les exigences de gestion de produit, les besoins des clients et les tendances du marché en conceptions techniques détaillées, spécifications algorithmiques et documents d'architecture pour les solutions de performance et de fiabilité des actifs.

• Développer des prototypes de preuve de concept et des modèles mathématiques utilisant Python, Java et des outils statistiques/d'optimisation pour valider les solutions proposées pour les cas d'utilisation RCM, APM et gestion des actifs.

• Concevoir et affiner des algorithmes mathématiques, statistiques et d'optimisation pour la maintenance prédictive, l'analyse des modes de défaillance, l'évaluation de l'état de santé des actifs et l'optimisation des coûts du cycle de vie.

• Collaborer avec la gestion de produit pour comprendre les exigences de fonctionnalités et les besoins des clients, et travailler avec les équipes de développement pour garantir la faisabilité technique et le transfert fluide des spécifications et prototypes.

• Rédiger des livres blancs techniques, des résumés de solutions et présenter des contenus lors de conférences industrielles pour établir un leadership d'opinion dans la gestion de la performance des actifs et l'ingénierie de la fiabilité.

• Influencer l'orientation technique par des recommandations basées sur les données, des analyses concurrentielles et une expertise métier afin d'orienter les décisions de stratégie produit.

• Identifier des opportunités d'innovations brevetables dans l'analyse de la performance des actifs, les algorithmes de maintenance prédictive et les techniques d'optimisation pour renforcer le portefeuille de propriété intellectuelle de GE Vernova.

• Fournir des conseils techniques et du mentorat aux membres des équipes de développement sur les concepts métiers, les approches algorithmiques et l'architecture des solutions.

• Analyser les tendances du marché, les normes industrielles (ISO 55000, CEI, cadres RCM) et les exigences clients pour proposer de nouvelles capacités algorithmiques et des améliorations produits pour les solutions APM de GE Vernova.

• Éducation et expérience requises

• Master ou Doctorat en ingénierie, mathématiques appliquées, statistiques, recherche opérationnelle ou discipline quantitative connexe auprès d'une institution accréditée, ou connaissances/expérience équivalentes.

• Minimum 8 ans d'expérience en R&D, développement d'algorithmes ou ingénierie de solutions. Minimum 3 ans à l'intersection de la gestion de produit et des équipes d'ingénierie/développement, traduisant des besoins métier en spécifications techniques.

• Expérience approfondie en maintenance centrée sur la fiabilité (RCM), gestion de la performance des actifs (APM) et/ou gestion des actifs au sein d'industries à forte intensité d'actifs (services publics, énergie, pétrole et gaz, fabrication).

• Maîtrise de Python et Java, avec une expérience pratique du développement d'algorithmes, de pipelines de données ou d'outils analytiques.

• Solides bases en modélisation mathématique, analyse statistique et techniques d'optimisation (ex: programmation linéaire/non linéaire, méthodes bayésiennes, analyse de survie, simulation de Monte-Carlo).

• Expérience avérée dans la publication, la présentation lors de forums industriels et l'influence sur l'orientation produit.

• Connaissance des normes industrielles pertinentes (ISO 55000/55001, PAS 55, série CEI 60300, SAE JA1011/JA1012 pour le RCM).

• Connaissance des plateformes APM modernes, des tendances en analyse prédictive et des développements en matière de jumeaux numériques / maintenance conditionnelle.

• Caractéristiques souhaitées

• Expérience de travail dans des environnements de développement produit agiles, en collaboration avec des Product Owners et des équipes Scrum.

• Exposition aux techniques de machine learning et de data science appliquées à la maintenance prédictive, à la détection d'anomalies ou à l'analyse de l'état de santé des actifs.

• Capacité démontrée à communiquer des concepts techniques complexes à des publics variés et à établir des relations de travail solides entre la gestion de produit, l'ingénierie et les équipes en contact avec la clientèle.

• Connaissance des modèles d'intégration d'entreprise, des API et des standards d'échange de données pertinents pour les plateformes APM/EAM (ex: OPC-UA, MQTT, REST/GraphQL).

• Une expérience dans les systèmes de transport et de distribution (T&D) est un atout.

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Core Responsibilities

• Translate product management requirements, customer needs, and market insights into detailed technical solution designs, algorithm specifications, and architecture documents for asset performance and reliability solutions.

• Develop proof-of-concept prototypes and mathematical models using Python, Java, and statistical/optimization tools to validate proposed solutions for RCM, APM, and asset management use cases.

• Design and refine mathematical, statistical, and optimization algorithms for predictive maintenance, failure mode analysis, asset health scoring, and lifecycle cost optimization.

• Work with Product Management to receive and understand prioritized feature requirements and customer needs and collaborate with Development teams to ensure technical feasibility and smooth handoff of solution specifications and prototypes.

• Author technical white papers, solution briefs, and present materials at industry conferences to establish thought leadership in asset performance management and reliability engineering.

• Influence technical direction through data-driven recommendations, competitive analysis, and domain expertise to inform product strategy decisions made by Product Management.

• Identify opportunities for patentable innovations in asset performance analytics, predictive maintenance algorithms, and optimization techniques to strengthen GE Vernova’s Intellectual Property portfolio.

• Provide technical guidance and mentoring to development team members on domain concepts, algorithmic approaches, and solution architecture.

• Analyse market trends, industry standards (ISO 55000, IEC, RCM frameworks), and customer requirements to propose new algorithmic capabilities and product enhancements for GE Vernova’s Asset Performance Management solutions.

Education and experience required

• Master’s or PhD in Engineering, Applied Mathematics, Statistics, Operations Research, or related quantitative discipline from an accredited institution, or equivalent knowledge or experience.

• Minimum 8 years of experience in R&D, algorithm development, or solution engineering roles. Minimum of 3 years working at the intersection of product management and engineering/development teams, translating business requirements into technical specifications.

• Extensive domain experience in Reliability Centered Maintenance (RCM), Asset Performance Management (APM), and/or Asset Management within asset-intensive industries (utilities, energy, oil & gas, manufacturing).

• Strong proficiency in Python and Java, with hands-on experience developing algorithms, data pipelines, or analytical tools.

• Solid foundation in mathematical modeling, statistical analysis, and optimization techniques (e.g., linear/nonlinear programming, Bayesian methods, survival analysis, Monte Carlo simulation).

• Proven track record of publishing, presenting at industry forums, and influencing product direction through technical thought leadership.

• Familiarity with industry standards relevant to asset management and reliability (ISO 55000/55001, PAS 55, IEC 60300 series, SAE JA1011/JA1012 for RCM).

• Knowledge of modern Asset Performance Management platforms, predictive analytics trends, and digital twin / condition-based maintenance developments.

Desired Characteristics

• Experience working in agile product development environments, collaborating with product owners and scrum teams.

• Exposure to machine learning and data science techniques applied to predictive maintenance, anomaly detection, or asset health analytics.

• Demonstrated ability to communicate complex technical concepts to diverse audiences and build strong working relationships across Product Management, Engineering, and Customer-facing teams.

• Familiarity with enterprise integration patterns, APIs, and data exchange standards relevant to APM/EAM platforms (e.g., OPC-UA, MQTT, REST/GraphQL).

• Experience in transmission and distribution (T&D) systems is preferred.

Additional Information