Tire Digital Twin: Data Science & Hybrid ML Intern

Michelin North America, Inc.; Clermont-Ferrand; On-site; EUR 12,000 - 17,000; Full time

Benefits offered by this job

Index égalité femmes-hommes 99/100

Réseau Handi accueillante

Label Happy Trainees

Rémunération stagiaire compétitive

Job summary

Michelin Innovation Park à Clermont-Ferrand propose un stage de 5 à 6 mois à partir de janvier 2027, au sein d'une équipe pluridisciplinaire. Vous travaillerez sur l'intégration et l'évaluation de méthodes d'analyse et de modélisation liées aux pneumatiques, avec des approches hybrides physiques et data-driven.

Le/la stagiaire développera des prototypes de modèles, réalisera des revues bibliographiques et contribuera à des outils internes, tout en valorisant une expérience en IA et modélisation

Qualifications

• Étudiant.e en Master 2 ou en dernière année d'école d'ingénieur avec spécialisation en mathématiques appliquées (statistiques, data sciences, modélisation).
• Connaissances d'un ou plusieurs frameworks de machine/deep learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
• Bonnes connaissances des approches statistiques liées aux séries temporelles et maîtrise de Python.
• Expérience de développement Python et maîtrise d'outils de développement collaboratif comme GitLab.
• Organisé.e et rigoureux.se avec une bonne capacité d'intégration et d'écoute.

Responsibilities

• Réaliser analyses statistiques poussées et prétraitement de données.
• Concevoir et tester des prototypes de modèles combinant approches physiques et data-driven.
• Analyser des séries temporelles et évaluer les performances des estimations et prédictions.
• Présenter les résultats et alimenter les boîtes à outils de l'équipe.

Skills

Statistiques

Data science

Machine Learning

Séries temporelles

Python

GitLab

Education

Master 2

Bac+3 à Bac+5

Tools

Python

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

GitLab

Job description

Michelin Innovation Park à Clermont-Ferrand propose un stage de 5 à 6 mois à partir de janvier 2027, au sein d'une équipe pluridisciplinaire. Vous travaillerez sur l'intégration et l'évaluation de méthodes d'analyse et de modélisation liées aux pneumatiques, avec des approches hybrides physiques et data-driven.

Le/la stagiaire développera des prototypes de modèles, réalisera des revues bibliographiques et contribuera à des outils internes, tout en valorisant une expérience en IA et modélisation