Stage - Ingénieur System Identification & Véhicule

Renault Group; France; Hybride; EUR 7 800 - 11 000; Temps partiel

Résumé du poste

Renault recherche un stagiaire en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 pour un stage de 6 mois au Technocentre, Guyancourt, avec déplacements possibles. Vous développerez une chaîne d’estimation hybride combinant modèles physiques et apprentissage automatique pour estimer les efforts roue en conditions réelles et simulées.

Vous partakez à l’étude de l’hybridation modèles/océans et à la validation de méthodes dans un contexte international et pluridisciplinaire, au sein du département

Qualifications

• Étudiant en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 dans les domaines automatiques, dynamique véhicule, traitement du signal, mathématiques appliquées, IA ou systèmes embarqués.
• Bonnes bases en modélisation et estimation d’état, intérêt pour données de simulations/essais véhicule.
• Maîtrise MATLAB/Simulink et Python pour modélisation et prototypage d’algorithmes.

Responsabilités

• Réaliser un état de l’art sur l’estimation des efforts aux roues et les observateurs d’état.
• Analyser signaux véhicule et modèles existants pour identifier les entrées pertinentes.
• Développer une chaîne d’estimation combinant modélisation physique, traitement du signal et apprentissage automatique.
• Étudier des stratégies d’hybridation et comparer performances selon critères d’erreur et coût calcul.
• Valider la méthodologie en simulation et sur données expérimentales et rédiger des recommandations techniques.

Connaissances

Dynamique véhicule

Modélisation physique

Observateurs d’état

Filtrage

Estimation récursive

Apprentissage automatique

Formation

Dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2

Outils

MATLAB/Simulink

Python

Description du poste

Renault recherche un stagiaire en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 pour un stage de 6 mois au Technocentre, Guyancourt, avec déplacements possibles. Vous développerez une chaîne d’estimation hybride combinant modèles physiques et apprentissage automatique pour estimer les efforts roue en conditions réelles et simulées.

Vous partakez à l’étude de l’hybridation modèles/océans et à la validation de méthodes dans un contexte international et pluridisciplinaire, au sein du département