Safran développe des moteurs, équipements et aménagements aéronautiques, ainsi que des systèmes pour la défense et l’accès à l’espace.
STAGE - Annotation automatique et détection de formes dans des signaux temporels. F/H
Am I a fit — voir ma compatibilitéMission La maintenance prévisionnelle (ou Prognostics & Health Monitoring - PHM) a pour but d'améliorer la disponibilité opérationnelle de nos moteurs en limitant les événements en flotte (safety, D&C, diversion, ATO, UER, …) grâce à la prévention des défaillances et une application anticipée des actions correctives. Au sein de l'équipe PHM (voir descriptio…
Repères sur Safran
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- Offres ouvertes
- 232
Détails de l’offre
La description complète publiée par Safran.
Description de l’offre
Mission La maintenance prévisionnelle (ou Prognostics & Health Monitoring - PHM) a pour but d'améliorer la disponibilité opérationnelle de nos moteurs en limitant les événements en flotte (safety, D&C, diversion, ATO, UER, …) grâce à la prévention des défaillances et une application anticipée des actions correctives. Au sein de l'équipe PHM (voir description), votre mission sera d'identifier et tester les différents outils mathématiques/statistiques/ML permettant de réaliser des annotations automatiques et de réaliser de la détection de forme à partir de signaux temporels.
Les signaux sont issus des données réelles de vols. Vous aurez donc à réaliser
les missions suivantes
- Faire une étude de recherche des outils/méthodes existant(e)s dans la littérature
- Tester ces différents outils/méthodes et évaluer les cas d'utilisation et leurs performances
- Produire une synthèse de ces évaluations Profil Nous recherchons un-e stagiaire avec les compétences suivantes :
- Bon relationnel
- Sens de la communication
- Programmation (idéalement Python et SQL)
- DataSciences
- Compréhension écrite de l'anglais impérative Informations complémentaires Avec l'augmentation des données produites en vol (mesures, calculs), ainsi que l'amélioration de nos capacités à les stocker, les organiser et les traiter, de nouvelles opportunités s'ouvrent à nous pour permettre de mieux anticiper et traiter ces problèmes opérationnels. Grâce à ces données et les outils associés (plateforme big data, data science, machine learning, etc.), il devient plus facile de connaitre le comportement de la flotte, de suivre les moteurs au jour le jour et d'identifier les moteurs en anomalie ou en passe de l'être.
L'équipe
PHM a pour but de :
- Mettre en place les systèmes embarqués qui permettront de mesurer, récolter, traiter et transmettre au sol les données nécessaires à la maintenance prédictive.
- Concevoir et industrialiser les surveillances qui permettent de suivre les moteurs et d'envoyer les recommandations de maintenance aux clients en cas d'alerte (CNR).
- Préparer les technologies et architectures systèmes de demain pour mieux réaliser ces missions et en cohérence avec nos nouveaux produits.
- Mettre en place les méthodes et outils qui permettront au métier de progresser et être de plus en place efficace. Formation BAC+5 Expérience Jeune diplômé-e/Première expérience
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