SAFRAN
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Afin d'accroitre sa connaissance produit, notamment sur sa gamme de ventilateurs électriques, Safran Ventilation Systems collecte depuis 2019 des données temporelles acoustiques et vibratoires sur son site de production et également en service (en vol).
Ces données sont capitalisées et exploitées par un outil de traitement interne (DIAGNOISE) capable de discerner les contributions aéroacoustiques, électriques, mécaniques et électromagnétiques des ventilateurs : à ce jour des milliers d'enregistrements sont post-traités et disponibles dans une base de données SQL (nommée OLYMPE).
L'objet du stage est de mettre en applications des algorithmes d'IA pour exploiter ces données de manière efficace afin de déceler ou anticiper des défauts (de type conception/fabrication/utilisation) par :
1. Machine Learning pour catégoriser et prédire des défauts à partir des post-traitements DIAGNOISE
- Type d'algorithmes :
o Random Forest,
o SVM (Support Vector Machine),
o Réseaux de neurones...
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Actuellement en dernière année d'études (Bac +5), vous êtes à la recherche d'un stage à partir de septembre/octobre 2026 et possédez les qualités suivantes :
- Grande curiosité et bonne autonomie
- Bases en python certaines et connaissances sommaires en Matlab
- Connaissance globale des machines tournantes
- Connaissance en data science
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| Durée (Mois): |
6
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