Stagiaire Développement et optimisation de modèles prédictifs 6 mois (HF)

CONTEXTE DU STAGE

Dans le cadre de ses activités de recherche et dessais GTT acquiert en continu de grandes quantités de données issues de capteurs de pression installés sur ses dispositifs expérimentaux. Ces données doivent être analysées afin de détecter automatiquement différentes anomalies pouvant affecter la qualité des essais telles que :

• Déconnexions ou dysfonctionnements de capteurs
• Dérives thermiques
• Défaillances déquipements
• Mesures incohérentes

Afin dautomatiser cette surveillance un outil basé sur des modèles prédictifs a été développé il y a plusieurs années. Dans une démarche damélioration continue GTT souhaite aujourdhui faire évoluer ces modèles afin daméliorer leurs performances leur robustesse et leur fiabilité.

MISSION

Au sein de léquipe en charge des essais et de lanalyse des données lale stagiaire participera aux travaux suivants :

• Prendre en main loutil de détection danomalies existant
• Analyser les données expérimentales disponibles et évaluer la qualité des jeux de données
• Étudier les performances des modèles prédictifs actuels
• Identifier des pistes damélioration des algorithmes et méthodes de détection
• Développer et implémenter de nouveaux modèles prédictifs
• Réaliser des campagnes de vérification et de validation des modèles
• Évaluer la robustesse
• Comparer les performances obtenues avec celles de la version actuellement utilisée
• Rédiger la documentation technique et présenter les résultats aux équipes

Selon les résultats obtenus les développements réalisés pourront être intégrés dans une future version de loutil industriel.

Qualifications :

PROFIL

Étudiante en école dingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en :

• Intelligence Artificielle
• Mathématiques appliquées
• Traitement du signal
• Programmation

COMPETENCES TECHNIQUES

• Connaissances en modélisation prédictive et apprentissage automatique
• Maîtrise de Python et des bibliothèques de traitement de données
• Connaissances en analyse de données
• Notions en traitement du signal
• Sensibilité aux problématiques expérimentales

QUALITES PERSONNELLES

• Esprit danalyse et rigueur
• Autonomie
• Curiosité technique
• Bonnes capacités de synthèse et de communication

Remote Work :

No

Employment Type :

Intern