L’équipe R&D développe une solution de maintenance prédictive afin de détecter, diagnostiquer et prédire les pannes sur une flotte ferroviaire. Les données sont captées en temps réel, remontées dans le cloud et analysées par notre solution.
Au sein de cette équipe, vous établirez un état de l’art des méthodes de prédiction de RUL (Remaining Useful Life) par des méthodes basées sur des modèles de fiabilité ou des modèles physiques.
Vous définirez les modèles les plus adaptés en fonction des systèmes étudiés et des données disponibles et participerez à leur intégration et aux tests de performances des algorithmes.
Vous interviendrez au sein d’une équipe de data scientists et d’ingénieurs en sûreté de fonctionnement.
Stage basé à Tours