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Stage - Analyse de données pour la maintenance prédictive H/F posté par Alstom

CDI - temps plein
Saint-Ouen
N/A
30 Candidatures

Description de l'offre

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 mainetnance des trains à partir de l’analyse de données evenementielles 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 environnement
  • Une base de données en temps réel collectant des données sur différents projets et matériel roulant,
  • Des outils d’analyse de données industriels (p. ex. Matlab) et open source (p. ex. R ou PANDAS)
  • Un encadrement technique et humain

Description de la mission:

L’objectif principal du stage sera la définition d’une methodologie permetant de concevoir des indicateurs de santé pour la détection de premises d'anomalies ou de défaillance des sous-systèmes du materiel 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 evenementielles
  •  Apllication de la méthode sur un sous-système du train ayant de données sufisament completes
  •  Une pirorité d’étude sera donnée aux systèmes auxiliaires de production d’energie (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 santé

Livrables:

  • Identification/Definition de la methodologie (p.ex. CRISP-DM) et sa declinaison au monde ferroviaire
  • Compréhénsion des données et choix d’un sous-système pour l’application de la methodologie (p. ex. batteries)
  • Application de la méthodologie sur le sous-système choisi et quantification de sa performance et robustesse
  • Défintion d’une liste de candidants potentiels pour l’application de la méthodologie

Profil recherché : Bac+4/5

  • Formation de base en mecanique ou eletrotechnique. La connaissance des systèmes ferroviaires est un plus.
  • Connaisance des sytèmes de stockage d’energie désirée.
  • Connaissance des requetes serveur et gestion des bases de données relationelles
  • Statistique, science des données (Machine Learning).
  • Bonnes competences de programation (p. ex. Matlab, Excel, R ou Python)
  • Communication/Travail en équipe/Prise d’initiative

Vous préparez un diplôme d’ingénieur avec une base soilide 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  indispensable

Mots clés : analyse de données, data science, data mining, maintenance, statistiques

Lieu du stage : Saint-Ouen (93), siège d'Alstom

Durée : 6 mois à partir d'avril ou septembre 2017


Pourquoi 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

Numéro de référence

336363401

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