Stage DS: Représentativité et stabilité d’usage camion

Groupe Michelin; Clermont-Ferrand; On-site; EUR 7,800 - 13,000; Part time

Job summary

Stage - Étude de la stabilité et représentativité d'échantillon d'usage de camions par datascience (F/H) – Lieu de travail: Centre de Recherche et Développement Michelin, Ladoux, Cébazat, près de Clermont-Ferrand.

Vous intègrerez l’équipe Data Science et développerez une démarche scientifique pour déterminer quels trajets et quelles données représentent au mieux l’usage du camion, avec une évaluation sur des cas réels et une mise en œuvre Python.

Qualifications

• Vous préparez un diplôme de niveau BAC+5, en école d’ingénieur ou en Master dans les domaines R&D | Data Science | Python | Géomatique | Mobilité | Pneumatique Poids Lourd.
• Vous disposez de connaissances en: Python, notamment pandas; Physique; Géomatique.

Responsibilities

• Réaliser une étude bibliographique sur l’état de l’art des méthodes de sondage.
• Sélectionner des cas d’usage représentatifs de différentes situations: données incomplètes, trajets de type navette très répétitifs, usages variables au cours de l’année…
• Caractériser la mission d’un camion: points de départ et d’arrivée, points de chargement/déchargement, routes empruntées
• Déterminer les trajets nécessaires pour représenter l’usage dans son ensemble et quantifier sa stabilité dans le temps
• Déterminer la taille d’échantillon strictement nécessaire, sans perte d’information, pour alimenter les modèles reliant usage et performance
• Développer une démarche et un code Python répondant à ces questions
• Évaluer la méthode proposée sur des cas réels

Skills

Python

Pandas

Physique

Géomatique

Education

BAC+5 en école d’ingénieur ou Master

Job description

Stage - Étude de la stabilité et représentativité d'échantillon d'usage de camions par datascience (F/H) – Lieu de travail: Centre de Recherche et Développement Michelin, Ladoux, Cébazat, près de Clermont-Ferrand.

Vous intègrerez l’équipe Data Science et développerez une démarche scientifique pour déterminer quels trajets et quelles données représentent au mieux l’usage du camion, avec une évaluation sur des cas réels et une mise en œuvre Python.