Sujet

Modélisation et prédiction des performances d’engins de transport frigorifiques grâce aux sciences des données.

Contexte

Le groupe Tecnea-Cemafroid, spécialiste de la chaîne du froid, collecte et gère, à travers diverses applications digitales et autres activités opérationnelles, un large volume de données sur les engins frigorifiques.

Le pôle d’intelligence économique a été créé en partie avec l’objectif de valoriser les données existantes et futures du groupe Tecnea. Dans le cadre d’une thèse CIFRE, le pôle s’est engagé dans un projet de recherche avec une équipe du laboratoire LIRIS sur le développement d’indicateurs de performance environnementale des engins frigorifiques robustes et fiables. Alors que la doctorante travaille principalement sur les aspects de qualité des données et la mise en place de l’architecture garantissant la durabilité et continuité des modèles, le stagiaire se concentrera sur l’exploitation des données.

Description du stage

Au sein du pôle d’intelligence économique, le stagiaire travaillera sur la partie exploration de données et développement de modèles statistiques et possiblement de modèles d’apprentissage machine, pour estimer et prédire les performances d’engins de transport frigorifiques. Les données fournies seront issues d’une base de données analytique, et donc déjà prétraitées.

Parmi les tâches que devra effectuer le stagiaire se trouvent :

• L’exploration des données disponibles et la mise en contexte avec le secteur du transport frigorifique en s’appuyant sur des experts du secteur,
• L’exploitation de données de températures, provenant de capteurs de températures utilisés lors de tests et essais, notamment de courbes de descente en température,
• Le développement de modèles prédictifs, et possiblement d’apprentissage machine,
• La confrontation et la validation des résultats à des experts du secteur, ingénieurs en thermodynamique, entres autres,
• L’implémentation des modèles dans des applications métiers existantes ou dédiées.

Idéalement, le stagiaire prendra aussi part à la partie conceptuelle et stratégique du projet, incluant l’évaluation des besoins clients et les options de déploiement. Le stagiaire peut être également amené à travailler sur d’autres projets liés à la valorisation des données, ponctuellement.

Durée prévue

6 mois

Profil recherché

• Connaissances solides en modélisation statistique et d’apprentissage machine,
• Background en génie thermique, des matériaux, mécanique, en énergie ou environnement, un atout (à défaut, un intérêt pour l’ingénierie est préférable),
• Maîtrise de python et SQL,
• Être rigoureux et minutieux,
• Capacité à travailler de façon autonome et à distance,
• Être curieux, avec une appétence pour la résolution de problèmes
• Esprit d’équipe et envie de travailler avec des personnes aux compétences, expériences, parcours et origines divers.

Localisation

Le stage est basé à Fresnes (94) / Parc de Sceaux. La première semaine de stage sera consacrée à un parcours d’intégration dans les bureaux du groupe en région parisienne, afin que le stagiaire se familiarise avec les activités et métiers du groupe et fasse connaissance des experts de l’entreprise. La majorité du stage peut s’effectuer à distance.

Encadrement

Au sein de l’entreprise, le stagiaire sera encadré par une doctorante (thèse CIFRE) en informatique et sciences des données, et bénéficiera du support de l’équipe de recherche du laboratoire le LIRIS travaillant sur le projet et des équipes du Cemafroid.

Envoyez votre candidature (CV + Lettre de motivation) à: recrutement@cemafroid.fr