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Offre d'emploi
Ingénieur de recherche - Données [53] H/F Offre expirée
IRT Railenium

IRT Railenium
CDD 18 mois

Détail de l'offre

Quelles sont les missions ?

L'obsolescence avancée des 12000km lignes de desserte fine du territoire, soit 42% du RFN, pour 10% du trafic ferroviaire, amène les parties prenantes (SNCF, Etat et ses services, Régions comme Autorités Organisatrices) à redéfinir leur pertinence au regard des besoins de mobilité, d'aménagement du territoire et de la stratégie bas-carbone. L'exploitation ferroviaire de ces lignes doit être économiquement soutenable.

En l'absence d'offre industrielle au niveau mondial, le consortium TRAIN LEGER INNOVANT propose une démarche inédite pour faire émerger les innovations nécessaires pour construire un système ferroviaire modulaire et frugal.

La nouvelle plateforme de matériel roulant intègre, en maximisant les synergies, les briques nécessaires, sans compromis sur la sécurité : des aménagements intérieurs adaptés, une cabine de conduite digitale, une liaison au sol garantissant confort et dynamique ferroviaire, une motorisation à faible émission et une intégration des technologies du train autonome. L'approche système du projet comprend également la signalisation et le contrôle-commande, la surveillance de l'infrastructure et du matériel roulant. Elle sera mise en oeuvre à court terme sur une ou plusieurs lignes et un train laboratoire.

Pour nourrir cette ambition, Railenium est amené à développer avec les partenaires de ce consortium un certain nombre de briques technologiques au service d'un train plus léger, doté d'une dynamique ferroviaire plus tolérante vis-à-vis d'une infrastructure dégradée et ne dégradant pas les installations, à travers un certain nombre de tâches autour de la modélisation ferroviaire, de l'impact des facteurs humains et organisationnels ou de la sureté de fonctionnement.

En exploitation, la surveillance et la maintenance représentent pour l'infrastructure de l'ordre de 2/3 des coûts et pour le matériel roulant de l'ordre de 1/3 des coûts. La surveillance repose en particulier d'une part sur des observations in situ d'agents dont les conditions de réalisation peuvent être variables et d'autre part sur des engins de mesure très précis passant à des fréquences impliquant parfois des contraintes difficiles à tenir sur l'organisation des interventions en maintenance.

Dans le cadre de ce projet de Train léger, Railenium va développer de concert avec ses partenaires un concept de système de surveillance frugal tirant parti, par traitement automatisé, de toutes les données recueillies par les trains au cours de leur exploitation, à des fins de maintenance optimisée du matériel roulant et de l'infrastructure, voire d'alerte et d'aide à la prise de décision immédiate en cas de remise en cause de la sécurité d'exploitation.

L'ingénieur de recherche ou post-doctorant aura en charge au sein de l'équipe Modélisation et Prévision Ferroviaire de co-concevoir avec les partenaires du consortium un système de mesure low-cost embarqué pour anticiper la maintenance prédictive des voies (ex : détection de la géométrie de la voie, défauts à définir) ou les défauts sur voie à partir du train (ex : mesure de l'écartement des voies), couplé à un dispositif d'I.A capable de réduire drastiquement le nombre de faux positifs.

De manière plus détaillée, les missions sont les suivantes :

- Conduire des tests sur les solutions Ubernet développées par l'IRT pour les problématiques de détection et de classification de défauts majeurs, sur les cas d'usages identifiés.

- Améliorer le traitement des images de grande taille et l'optimisation des modèles de fusion (intégrer en particulier l'analyse des sons)

- Améliorer les solutions d'IA frugale destinées non seulement au projet de monitoring de la voie, mais aussi au monitoring des fonctions du train, dans une démarche de traitement automatique au fil de l'eau.

Statut du poste : CDD de 18 mois

Temps de travail : Temps complet

Date de prise de poste envisagée : Mai 2022

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Quel est le profil idéal ?

Qui êtes-vous ?

De formation BAC+5 dans un parcours universitaire ou d'école d'ingénieur, vous disposez d'une première expérience réussie en Machine Learning et Mathématiques associés.

Vous avez acquis des connaissances solides sur les techniques de fusion de données via des approches de type multi-capteurs.

Vos connaissances sur le fonctionnement de capteurs spécifiques pour des mesures embarqués (accéléromètre, déplacement, jauge de contrainte, température) ou intégrés dans des systèmes complets (Lidar), ne sont plus à prouver.

Dans un contexte industriel, vous avez su faire preuve d'un certain esprit d'équipe.

Des compétences en ingénierie système serait un plus.

Expérience dans le poste : Minimum 3 ans.

Localisation

Poste basé à Valenciennes.

Modalités de recrutement

Personne en charge du recrutement : Guillemette DUJARDIN - Assistante RH

Référence de l'offre : VN2021-53

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Pourquoi les rejoindre ?

RAILENIUM, l'Institut de Recherche Technologique dédié au ferroviaire, pilote la réalisation de projets d'innovation collaborative en créant des partenariats entre les industriels et le monde de la recherche. Son ambition : devenir le référent mondial de la R&D ferroviaire.

Basé dans les Hauts-de-France et en Région Parisienne, soutenu par l'Etat et la filière ferroviaire, RAILENIUM est adossé à un réseau d'excellence de partenaires industriels et académiques : nos collaborateurs répondent ensemble aux grands défis sociétaux et technologiques de la filière ferroviaire.

Réunir l'ensemble des acteurs d'un projet offre un univers de travail dynamique et motivant tout en créant de véritables interactions entre les acteurs de la recherche

Relever ces nombreux défis technologiques nécessite de mobiliser un panel de compétences variées autour notamment des objets connectés, l'Intelligence Artificielle, la certification physique et numérique, la maintenance prédictive, la gestion de l'énergie, le train autonome.

Rejoindre RAILENIUM, c'est inventer et concevoir un transport plus sûr, plus performant et plus durable : le système ferroviaire de demain.

 
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