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Détail de l'offre: Stage - Analyse de données pour la maintenance prédictive H/F


  • Société: Alstom
  • Secteur d'Activité: Informatique, Electronique et Télécom
  • Région du poste: France: Poitou Charentes
  • Type de poste: Stage - Analyse de données pour la maintenance prédictive H/F
  • Contrat: Sans Précision
  • Formation:
  • Lieu de travail: Saint-Ouen
  • Date d'embauche: NC
  • Salaire: N/A
  • Référence: NC


Description du Poste:

L'industrie ferroviaire est aujourd'hui caractérisée par une croissance forte et continue à travers le monde. Les tendances à l'origine de cette situation sont connues: enjeux environnementaux, la croissance de la population mondiale, l'urbanisation et l'augmentation de la demande de mobilité. Avec 6 milliards de vente et près de 30 000 employés dans 60 pays, Alstom développe la gamme la plus complète de systèmes, équipements et services du marché du ferroviaire. Aujourd'hui nous proposons à nos clients des solutions qui allient des technologies variées, des interfaces optimales, des méthodes d'implémentation flexibles et innovantes.  Objectifs principaux:Proposer et concevoir des indicateurs de santé utiles à la maintenance des trains à partir de l’analyse de données évènementielles issues de l’exploitation en service commercial des trains.Moyens disponibles:Le stagiaire aura à sa disposition :Une bibliographie utile à la compréhension du train et de son environnementUne base de données en temps réel collectant des données sur différents projets et matériel roulant,Des outils d’analyse de données industrielles (p. ex. Matlab) et open source (p. ex. R ou PANDAS)Un encadrement technique et humainDescription de la mission:L’objectif principal du stage sera la définition d’une méthodologie permettant de concevoir des indicateurs de santé pour la détection de prémisses d'anomalies ou de défaillances des sous-systèmes du matériel roulant.Dans le cadre du programme PHM de Alstom, le stagiaire prendra part aux missions suivantes : Définition d’une méthodologie pour la conception d’indicateurs de santé à partir de données évènementielles Application de la méthode sur un sous-système du train ayant des données suffisamment complètes Une priorité d’étude sera donnée aux systèmes auxiliaires de production d’énergie (p. ex. batteries NiMH) Elaboration d’indicateurs de santé utiles à l’optimisation de la maintenance. Spécification de tests (statistiques et/ou physiques) pour la validation  des indicateurs de santéLivrables:Identification/Définition de la méthodologie (p.ex. CRISP-DM) et sa déclinaison au monde ferroviaireCompréhension des données et choix d’un sous-système pour l’application de la méthodologie (p. ex. batteries)Application de la méthodologie sur le sous-système choisi et quantification de sa performance et robustesseDéfinition d’une liste de candidats potentiels pour l’application de la méthodologieProfil recherché : Bac+4/5 Formation de base en mécanique ou électrotechnique. La connaissance des systèmes ferroviaires est un plus.Connaissance des systèmes de stockage d’énergie désirée.Connaissance des requêtes serveur et gestion des bases de données relationnellesStatistique, science des données (Machine Learning).Bonnes compétences de programmation (p. ex. Matlab, Excel, R ou Python)Communication/Travail en équipe/Prise d’initiativeVous préparez un diplôme d’ingénieur avec une base solide en traitement de données. Vous êtes organisé(e), réactif(ve), avez un bon sens du relationnel et aimez travailler en équipe.Maîtrise de l’anglais parlé et écrit  indispensableMots clés : analyse de données, data science, data mining, maintenance, statistiquesLieu du stage : Saint-Ouen (93), siège d'AlstomDurée : 6 mois à partir d'octobre 2017Pourquoi travailler pour nous ? Alstom vous offre l'opportunité de libérer votre potentiel et de vous réinventer. En tant que futur employé, vous aurez l'opportunité unique d'accompagner notre évolution tout en vous construisant une carrière et en contribuant à étendre sa croissance au sein du marché ferroviaire. Pour en savoir plus sur Alstom www.alstom.com


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