Stage : Data scientist IA H/F appliqué à la détection des défauts roulements EDM

Job description

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde. Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.

Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous ! Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.

Vous intégrerez la Direction de la Recherche appelée TERE (Tech Research) du groupe STELLANTIS et en particulier le pôle Powertrain systems & controls qui est en charge de développer des innovations dans les domaines des chaînes de traction électriques. Notre équipe SOAI (System Optimization using IA) explore les innovations du domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle afin d'améliorer le produit, process de développement ou fabrication.

Dans le cadre du développement des véhicules électriques, les roulements des moteurs électriques sont soumis à des contraintes électriques croissantes, notamment dues à l'augmentation des tensions DC-bus et à l'utilisation de composants à Wide Band Gap. Ces phénomènes peuvent entraîner des décharges électriques dans les roulements, affectant leur fiabilité et leur durée de vie.

Objectif du stage

• Analyser les données issues des tests de roulements pour identifier les courants circulants et les décharges électriques.
• Développer des modèles prédictifs pour anticiper les défaillances des roulements.
• Proposer des stratégies de maintenance préventive basées sur les résultats.

Collecte et préparation des données

• Extraction des données depuis des oscilloscopes et autres instruments de mesure. Nettoyage et structuration des données pour l'analyse.

Analyse exploratoire

• Identification des motifs récurrents dans les signaux de courant. Visualisation des tendances et détection d'anomalies.

Modélisation prédictive

• Utilisation de techniques de machine learning pour prédire les défaillances. Validation des modèles avec des données de test supplémentaires.

Rédaction et présentation

• Rédaction d'un rapport détaillant la méthodologie et les résultats. Présentation des conclusions et recommandations. Etudiant(e) préparant un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d'ingénieurs ou Master Universitaire.

Spécialité / Option souhaitée

en Génie Électrique, Data Science, ou domaine connexe Compétences requises :

• Analyse de données et visualisation (Python, pandas, matplotlib, etc.)
• Modélisation prédictive et machine learning (scikit-learn, XGBoost, etc.)
• Connaissances en électrotechnique, notamment sur les moteurs électriques et les roulements
• Capacité à structurer et interpréter des données expérimentales Chez Stellantis nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap.