CS27 BAC+5 - Stage - Data Scientist (H/F)

Renault Group; Guyancourt; On-site; EUR 6,700 - 13,000; Full time

Job summary

Renault Group vous propose un stage au sein de la fonction Qualité, dans l’équipe Incidentologie. Vous participerez à l’amélioration continue de la gestion des incidents et à leur détection via des bases de connaissances en graphe et des modèles ML.

Le projet associe ingénierie, usines et service après-vente, avec une forte dimension data et BI. Vous explorerez des données d’incidents réelles, modéliserez un schéma de graphe et développerez un pipeline ETL scalable pour des requêtes analytiques

Qualifications

• Connaissances en intelligence artificielle et machine learning.
• Notions de bases de données orientées graphe.
• Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes.

Responsibilities

• Intégrer et modéliser les données d’incidentologie dans une base de données orientée graphe.
• Réaliser l’exploration des données et le raffinage du schéma de graphe.
• Concevoir un pipeline ETL et démontrer l’utilité de la base de connaissances par des requêtes.

Skills

Intelligence artificielle

Machine learning

Bases de données orientées graphe

Education

Étudiant en informatique / data science / ingénierie

Job description

Company RENAULT s.a.s. Job Description Contexte et environnement de travail : A la direction de la Qualité, au sein de l’Incidentologie, vous rejoindrez une équipe dédiée à l'amélioration continue de la gestion des incidents, visant l’excellence opérationnelle et la satisfaction de nos clients. Véritable carrefour entre la Qualité, l’ingénierie, les usines, le service après-vente et les enquêtes de satisfaction, notre équipe traite, consolide et met en valeur des données issues de multiples sources pour orienter les actions d’amélioration continue et enrichir l’expérience utilisateur. Dans l’univers dynamique du multimédia et des services connectés, l’intégration continue de nouvelles technologies embarquées et externes façonne un écosystème en constante évolution, où innovation, proactivité et réactivité sont essentielles. Le stage fait partie d'un projet de recherche en cours chez Renault qui explore comment le raisonnement symbolique et le machine learning peuvent être combinés pour créer des outils de diagnostic de nouvelle génération. L'objectif global est d'exploiter la “structured domain knowledge” et les "data-driven models" pour une détection plus rapide et plus précise des anomalies. Le projet utilise des données automobiles réelles (rapports d'incidents, onboard sensor logs, documentation technique) pour construire une représentation unifiée des données d’incidentologie à utiliser pour les requêtes analytiques et les tâches de raisonnement.

Vos missions

L'objectif principal du stage est d'intégrer et de modéliser les données d’incidentologie dans une base de données orientée graphe. Plus précisément :

• Data exploration: Analyse des données d’incidentologie existantes (fault logs, reports, maintenance records) pour identifier les entités clés, les relations et la sémantique.
• Schema refinement: Définition d’un schéma en graphe avec des contraintes d'intégrité reprenant la structure et la sémantique des données d’incidentologie (ontologies, règles d’experts, bases de connaissances métiers).
• Data cleaning: Pré-traitement des données brutes pour garantir leur qualité.
• ETL pipeline: Conception d’un workflow scalable pour l'importation de données.
• Use cases: Démonstration de l'utilité de la base de connaissances en graphe grâce à des requêtes révélant des relations significatives entre les incidents dans le but de les classifier, les prioriser et d’appuyer des algorithmes de machine learning.

Qui êtes-vous ?

• Étudiant(e) en informatique, data science, ingénierie ou domaine connexe.
• Connaissances en intelligence artificielle et en machine learning ainsi que des notions de bases de données orientées graphe.
• Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes.
• Vous êtes curieux(se), inventif(ve) et doté(e) d’un excellent sens relationnel pour collaborer avec des interlocuteurs variés (ingénierie, après-vente ou autres partenaires internes).
• Autonome et rigoureux(se), vous disposez d’une forte capacité d’analyse ainsi que d’un excellent niveau d’anglais écrit et oral.
• Une appétence pour l’univers automobile et les services connectés constitue un atout supplémentaire !

Job Family Quality & Customer Satisfaction Contract Duration 6 months

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