Quelles sont les missions ?

Il existe deux manières de traiter le sujet :
*
Les méthodes basées sur des modèles physiques, où les équations du système sont posées et permettent une analyse mathématique approfondie. Dans ce cas de figure, vous utiliserez pour ce projet de la décomposition synchrone grâce aux ondelettes, de la factorisation matricielle, ou une décomposition en composantes principales
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Les méthodes basées sur des modèles statistiques ou de machine learning, qui permettent de représenter les différents états afin de les attribuer à différents niveaux d'usure, comme les Self-Organizing Maps ou des déviations statistiques sur des clusters
 
Ce que ce stage n'est pas
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Un stage sur de la maintenance prédictive d'un point de vue hardware, PLM ou opérationnel
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Des frameworks de machine learning comme keras/tensorflow/pytorch
VOTRE STAGE
 
Au sein du département Research & I, vous participerez aux missions suivantes qui seront priorisées par le chef de projet : 
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S'approprier les méthodes de traitement en ondelettes, de séparation en composantes principales, d'écarts-statistiques
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Développer de nouveaux algorithmes fondés sur la littérature et les travaux consolidés de l'équipe 
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Identifier les heuristiques physiques permettant de simplifier le problème 
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Implémenter le pré-traitement dans les algorithmes 
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Rédiger un article scientifique 

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Quel est le profil idéal ?

CE QUE NOUS RECHERCHONS
De formation, Ingénieur H/F, bac +5, 
Compétences techniques : 
#Requises : 
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Traitement du signal 
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Analyse et algèbre linéaire 
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Compréhension physique des phénomènes  
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Python¿: NumPy, SciPy, Pandas
#Recommandées¿: 
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Optimisation mathématique, multiplicateurs de Lagrange 
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Connaissances sur le fonctionnement de l'électronique et d'un Arduino 

Pourquoi les rejoindre ?

CAPGEMINI
Capgemini, qu'est-ce que cela évoque pour vous ? Pour nous, c'est une success story à la française ! Celle d'une startup devenue une référence mondiale en matière de conseil et de services informatiques. De 6 collaborateurs en 1967 à Grenoble, à plus de 270 000 dans une cinquantaine de pays; de l'infogérance, son métier premier, à l'informatique cognitive; Capgemini s'est totalement métamorphosée.
 
LE CONTEXTE
 
L'enjeu de la maintenance prédictive est de déterminer quand une machine ou un composant sera trop déterioré pour assurer la bonne qualité de sa tâche, afin de déduire le moment optimal pour réparer la machine.
Pour ce faire, des capteurs (température, vibration, courant, position, pression) placés sur la machine récupèrent les données de fonctionnement . Ces données sont ensuite traitées pour découvrir le mode de fonctionnement nominal d'une machine (l'environnement data usuel). Les algorithmes recherchent ensuite les écarts de comportement entre la donnée actuelle et l'historique nominal, afin de décter un état de défaillance, et ensuite prédire lorsque la défaillance dépassera un taux critique défini par le métier.

 
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