Stage - Data Science appliquée au Jumeau numérique du pneu (F/H)

Michelin; Clermont-Ferrand; Remote; EUR 10,000 - 15,000; Full time

Job summary

Michelin France propose un stage Data Science appliquée au Tire Digital Twin (jumeau numérique du pneu) au sein de Michelin Innovation Park à Clermont-Ferrand. Le stage, d’une durée de 5 à 6 mois, cible des profils Bac+3 à Bac+5 et débutera dès janvier 2027.

Vous travaillerez sur l’intégration et l’évaluation de méthodes d’analyse et de modélisation de données liées aux pneumatiques et à leur usage. Les activités couvrent la data science, les séries temporelles, le prétraitement des données et

Qualifications

• Stage de 5 à 6 mois, Bac+3 à Bac+5 selon profil.
• Maîtrise du Python et expériences avec outils ML.
• Connaissance des séries temporelles et approches data-driven.

Responsibilities

• Analyser et modéliser les données liées aux pneumatiques.
• Concevoir et tester des prototypes de modèles combinant approches physiques et data-driven.
• Effectuer des prétraitements et visualiser les résultats.
• Réaliser une revue bibliographique et contribuer au rapport final.

Skills

Mathématiques appliquées

Statistiques avancées

Data sciences

Modélisation

Machine Learning

Deep Learning

GitLab

Education

Master 2

Tools

Python

GitLab

TensorFlow

scikit-learn

Job description

Type de contrat : Stagiaire (durée déterminée) (stagiaire)

Stage - Data Science appliquée au Jumeau numérique du pneu (F/H)

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Localisation : Michelin Innovation Park - Cataroux, à Clermont-Ferrand - France

Niveau d'études : Bac +3 à Bac +5

Date de début : A partir de Janvier 2027

Durée: 5 à 6 mois

Contexte:

Durant les prochaines décennies, l’évolution des technologies informatiques et des télécommunications transformera la mobilité : véhicules semi-autonomes ou autonomes, mobilité connectée et usages prédictifs de maintenance deviennent des enjeux centraux. Dans ce cadre, la compréhension et le suivi de l’évolution des propriétés des pneumatiques tout au long de leur vie est un élément clé pour assurer sécurité, performance et planification d’opérations de maintenance.

Les approches combinant modèles physiques et méthodes «data-driven» issues des statistiques et du Machine Learning constituent un domaine majeur de recherche et d’ingénierie. Le concept de Tire Digital Twin (Jumeau Numérique du Pneu), en complément de la mobilité connectée, offre un cadre pertinent pour développer des capacités prédictives et des outils d’aide à la décision basés sur des données temporelles et des modèles hybrides.

Mission:

Le stage permettra au/à la stagiaire de travailler sur l’intégration et l’évaluation de méthodes d’analyse et de modélisation de données liées aux pneumatiques et à leur usage. L’objectif est d’améliorer la robustesse et la qualité des estimations et prédictions à partir de signaux et séries temporelles, en s’appuyant sur des méthodes statistiques avancées et des techniques d’apprentissage automatique.

Principales activités :

• Data science
• Analyses statistiques poussées
• Séries temporelles
• Création et évaluation de modèles
• Augmentation de la robustesse des estimations et des prédictions
• Machine Learning / Deep Learning
• Approches d’hybridation entre modèles physiques et modèles «data-driven»
• Visualisation et communication des résultats
• Prétraitement et nettoyage de données

Le/la stagiaire pourra : réaliser une revue bibliographique sur les méthodes pertinentes à utiliser, concevoir et implémenter des prototypes de modèles (ou pipelines) combinant approches physiques et approches «data-driven», et tester leur performance et leur robustesse sur des jeux de données disponibles.

Délivrables:

Les attendus en fin de stage sont :

• Un rapport présentant les différents travaux réalisés
• Un apport aux boites à outils utilisées dans l’équipe.

Apports pour le candidat:

• Etre intégré à une équipe multi-disciplinaire d’ingénieurs, docteurs et docteurs-ingénieurs, développant des services innovants dans le domaine de la mobilité connectée et du Tire Digital Twin, et organisée en mode start-up au sein d’un grand groupe industriel.
• Une première expérience dans les domaines attractifsde l’intelligence artificielle et de la modélisation de systèmes physiques, qui permettront au candidat d’appliquer et développer un large spectre de compétences dans un domaine exigeant en termes de données et de qualités des résultats attendus.
• Bénéficier de l’expertise de nombreux experts du centre de technologie de Michelin dans différents domaines (simulation, traitement du signal, dynamique véhicule, analyse de performances, etc...).

Profil recherché:

• Etudiant.e niveau Master 2 (ou dernière année d’école d’ingénieur) avec une spécialisation en mathématiques appliquées dans un des domaines suivants: statistiques, data sciences, modélisation.
• Connaissances d’un ou plusieurs frameworks de machine/deep learning (scikit-learn/pytorch/ tensorflow).
• De bonnes connaissances sur les approches statistiques spécifiques aux séries temporelles sont requises ainsi que la maîtrise de Python.
• Une expérience de développement sous Python ainsi que la maîtrise d’outils de développement collaboratif (e.g. GitLab) sont des points positifs.
• Les notions de Physique ne vous font pas peur.
• Organisé.e et rigoureux.se, vous avez une excellente capacité d'intégration, des qualités d'écoute, de l'énergie et vous êtes force de propositions.

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Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l’expérience employé!

• Une note de 99/100 à l’index de l’égalité femmes-hommes
• Entreprise « Handi accueillante », avec un réseau de référents et ambassadeurs Handicap pour vous accompagner
• 83,5% de taux d’engagement de nos employés
• 94,6% des stagiaires et alternants nous recommandent, label "Happy Trainees" depuis 9 années consécutives
• Classé parmi les groupes du CAC 40 les plus engagés selon les Bac+5 à l’index RSE Universum 2023
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Pour en savoir plus sur le Groupe : https://recrutement.michelin.fr

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