Contrat CIFRE Ingénieur Maintenance Prédictive

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.

Avec 1 200 salariés, le site d’Alstom à La Rochelle est l’un des 16 sites industriels d’Alstom en France. Il est le centre d’excellence mondial pour la conception et la fabrication des Trains à Très Grande Vitesse et des tramways Citadis.

Il vous est proposé d'intégrer le groupe ALSTOM en apportant votre contribution au développement et à la réussite d'un sujet novateur.

Le département SERVICE recherche un(e) Ingénieur doctorant(e) pour une période de 36 mois : 

VOS MISSIONS :

- Développer, tester et mettre en œuvre des algorithmes de détection et de classification des anomalies dans les séries temporelles pour les données des composants des trains à grande vitesse.

- Définir, réaliser des études comparatives et tester des indicateurs d'état basés sur les signaux (séries temporelles).

- Être au fait des derniers développements et de l'état de l'art

- Appliquer à des ensembles de données de TGV réels

- Travailler avec des experts internes en télédiagnostic, testabilité, électronique, analyse de données, big data et systèmes pour former et acquérir les connaissances nécessaires dans le domaine.

- Développer des algorithmes avec leurs spécifications

- Travailler avec des technologies et des modèles d'apprentissage automatique (matlab, python, ...).

Les travaux de la thèse visent l’exploitation des données fonctionnelles pour prédire les défaillances/optimiser le plan de maintenance des équipements à fort impact sur la disponibilité des rames TGV.

Bien avant le dysfonctionnement qui immobilise la rame TGV, aux premiers signes de détérioration, le comportement des signaux électriques peut s’éloigner du fonctionnement optimal. Ainsi l’analyse et le contrôle permanent ou quasi permanent des signaux permettront de détecter et prédire des potentiels dysfonctionnements de certains organes du système.

Les travaux se thèse vont s’appuyer sur des approches expérimentales, sur des nouvelles données enregistrées sur les trains pendant les phases de préséries, et les trains en service commercial.

En plus, la thèse bénéficiera des données enregistrées précédemment sur les bancs d’essais des équipements chez les fournisseurs et les centres d’essais d’Alstom.

Le candidat profitera d’un réseau interne d’experts maitrisant les systèmes étudiés et leurs comportements, ce qui permettra l’explicabilité des liens entre les signaux (séries temporelles) et le comportement du système. 

Les défis technologiques de cette thèse sont les suivants

- Identification de nouveaux indicateurs d'état

- Les volumes de données

- Explicabilité des résultats

- La gestion des alertes

- Optimisation du traitement des données, des coûts écologiques et économiques

PROFIL: 

Etudiant en Master 2, Ecoles d'ingénieurs /Universités avec spécialité Data Science/ Mathématiques appliquées, statistiques

Des cours significatifs en traitement du signal seront un plus

Une première formation ou projet significatif en Data Science sera un plus

 Machine Learning

Codage en Python

Bonnes compétences en communication en Anglais et en Français

Bonnes capacités de synthèse et de rédaction

Autonome, curieux

Ce poste de doctorat CIFRE de 36 mois est basé à La Rochelle (17).

Date de début : idéalement Septembre 2024

Thèmes de Recherche: Maintenance prédictive et pronostic, apprentissage automatique supervisé et non supervisé, acquisition de big data, optimisation, gestion des big data et des alertes.

Intitulé de la thèse: Technologies de maintenance avancées pour les trains à grande vitesse

A compétences égales, ce poste est accessible aux personnes en situation de handicap.

Vous serez accueilli(e) au sein d'une équipe dynamique et bienveillante pour vous permettre de réaliser votre mission et votre apprentissage avec succès

Alstom est une entreprise leader dans le secteur de la mobilité, qui résout les grands défis de la mobilité de demain. C'est pour cela que nous valorisons les personnes curieuses et innovantes qui sont passionnées par l’idée de travailler ensemble afin de réinventer la mobilité, de la rendre plus intelligente et plus durable. Jour après jour, nous construisons une culture agile, inclusive et responsable. Nos équipes, venant d’horizons différents, se voient offrir des opportunités d'apprendre, de se développer et de construire leur carrière en évoluant sur différentes fonctions et sites géographiques. Êtes-vous prêt à rejoindre une véritable communauté internationale pour une aventure stimulante et impactante ?