STAGE (6 MOIS) - Data Scientist Analyse et valorisation des résultats d'essais F/H

À la tête des entreprises qui s’engagent vers un avenir plus vert,  Alstom développe et commercialise des solutions de mobilité qui apportent les fondements durables pour l'avenir des transports . Notre portefeuille de produits s'étend des trains à grande vitesse, métros, monorails et tramways jusqu’aux systèmes intégrés, services sur mesure, infrastructures, signalisation et solutions de mobilité numérique. Nous rejoindre, c'est rejoindre une entreprise bienveillante, responsable et innovante où plus de 70 000 personnes ouvrent la voie à une mobilité plus verte et plus intelligente, dans le monde entier.

Notre site Alstom, situé à Ornans (30 min de Besançon / 1h de Dijon),   est le Centre d’Excellence en matière de conception et de fabrication des moteurs de traction et d'alternateurs qui équipent toute la gamme de matériel roulant dans le monde . Notre site industriel d'environ 350 salariés, travaille sur une vaste gamme de produits et services dans un secteur en croissance porté par des innovations technologiques.

Dans le cadre d’un stage d'une durée de 3 à 6 mois nous recherchons :   Stagiaire F/H

• Data Scientist Analyse et valorisation des résultats d'essais

Depuis plusieurs décennies, Alstom Ornans développe et industrialise différentes architectures de moteurs électriques de traction pour les applications ferroviaires. Les nombreuses campagnes d'essais menées au cours de leur développement produisent des données électriques, électromagnétiques, thermiques, vibratoires et acoustiques constituant un patrimoine technique majeur. Ces informations, utiles pour relier les caractéristiques de conception des moteurs à leurs performances, sont toutefois dispersées entre plusieurs bases, fichiers, rapports et outils métiers, avec des formats et des niveaux de structuration hétérogènes. Le stage vise à définir et construire les fondations d'une base de données centralisée consolidant plusieurs décennies d'essais moteurs et reliant les résultats expérimentaux aux caractéristiques de conception. Cette base constituera un socle robuste pour la capitalisation du savoir-faire, l'analyse de corrélations, le recalage de modèles physiques et le développement futur d'applications d'intelligence artificielle

VOS MISSIONS :

1/ Compréhension du contexte métier et état des lieux des données

• Comprendre les différents types de moteurs, les campagnes et types d'essais, ainsi que les objectifs métiers associés.
• Identifier les sources de données existantes et leurs modes de stockage actuels.
• Réaliser un état des lieux des données disponibles et des besoins métiers.

Livrable : cartographie documentée des sources de données, des formats, des responsables et des besoins métiers.

2/ Recensement et qualification des données

• Inventorier les données d'essais, les caractéristiques moteur, les résultats de simulation et la documentation technique.
• Évaluer la qualité, la cohérence, la complétude et la traçabilité des données.
• Identifier les données exploitables et les besoins de nettoyage ou de restructuration.

Livrable : inventaire qualifié des données exploitables et plan de mise en qualité.

3/ Conception de l'architecture et des spécifications de la base de données

• Définir un modèle de données reliant les caractéristiques moteur, les campagnes d'essais et les résultats associés.
• Spécifier l'architecture cible : stockage, traçabilité, historisation, métadonnées et exploitation future.
• Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques pour automatiser la collecte, la centralisation et la mise à jour.

Livrable : modèle de données et spécifications fonctionnelles et techniques de la base.

4 / Développement d'un prototype de base de données

• Développer un premier prototype permettant l'intégration et la consultation des données.
• Automatiser des étapes de collecte, de transformation et de mise en qualité.
• Alimenter la base avec un premier jeu de données représentatif.

Livrable : prototype opérationnel de centralisation des données, documenté et alimenté.

5/ Valorisation des données et cas d'usage

• Réaliser des analyses exploratoires pour identifier des corrélations entre paramètres de conception et performances.
• Évaluer le potentiel de la base pour le calcul des pertes, le recalage de modèles physiques et l'intelligence artificielle.
• Formuler des recommandations pour le déploiement et les futurs développements.

Livrable : premières analyses de valorisation et recommandations pour une base industrielle dédiée aux essais moteurs

VOTRE PROFIL :

Formation :

étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2.

• intérêt pour le Data Engineering et la gestion des données industrielles ;
• connaissances en bases de données : SQL, PostgreSQL, SQLite ou équivalent ;
• maîtrise de Python pour le traitement et l'analyse de données ;
• connaissances en modélisation de données, ETL ou qualité des données appréciées ;
• curiosité pour les systèmes industriels et les moteurs électriques ;
• rigueur, autonomie, esprit d'analyse et capacité de synthèse.

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