Contexte et objectifs

• Application du Data mining et de l'intelligence artificielle pour la détermination des caractéristiques et des paramètres process des produits.
• Renforcement / enrichissement des bases de données techniques existantes et amélioration des modèles IA existants.
• Référence : R&D & ENG S05. Poste PFE destiné à produire des résultats exploitables pour l'ingénierie process et les modèles prédictifs.

Missions principales

• Collecte, nettoyage et prétraitement des données techniques issues des processus de production et des essais produits.
• Mise en place et optimisation d'algorithmes de data mining pour extraire les caractéristiques pertinentes (feature engineering).
• Développement et amélioration de modèles d'intelligence artificielle (supervisés et/ou non supervisés) pour la détermination des paramètres process.
• Validation des modèles sur jeux de données réels et proposition d'indicateurs de performance et de robustesse.

Compétences et profil recherché

• Candidats : INGÉNIEUR EN GÉNIE INFORMATIQUE / INDUSTRIEL / GÉNIE MÉCANIQUE / GÉNIE DES MATÉRIAUX / MAINTENANCE ET INSTRUMENTATION.
• Compétences souhaitées : machine learning, data mining, Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), traitement de données industrielles, visualisation des données.
• Connaissances appréciées : techniques de caractérisation produit, paramètres process, gestion et enrichissement de bases de données techniques.

Modalités, encadrement et candidature

• Durée : 5 MOIS (1 stagiaire). Lieu : BORJ CEDRIA.
• Encadrement au sein de l'équipe R&D & Engineering, collaboration avec les équipes process et qualité pour la validation terrain.
• Pour postuler, envoyer candidature et CV à : rh@caveoautomotive.com .
• Indiquer dans l'objet de l'email la référence du sujet pour faciliter le traitement (voir objet recommandé ci-dessous).