Trainee

Michelin North America, Inc.; Clermont-Ferrand; Sur place; EUR 12 000 - 17 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Index égalité femmes-hommes 99/100

Réseau Handi accueillante

Label Happy Trainees

Rémunération stagiaire compétitive

Résumé du poste

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.

Responsabilités

• 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.

Connaissances

Statistiques

Data science

Machine Learning

Séries temporelles

Python

GitLab

Formation

Master 2

Bac+3 à Bac+5

Outils

Python

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

GitLab

Description du poste

Trainee

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 attractifs de 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 donnéeset 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.

• 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
• Parmi les 100 entreprises les plus attractives pour les étudiants et actifs BAC+2/3 au classement Universum 2023
• N°1 des entreprises de plus de 500 stagiaires et alternants qui rémunèrent le mieux au Classement HappyTrainees® Rémunération 2023
• Dans le Top 10 des meilleurs employeurs en France au classement Glassdoor 2023
• Dans le top 3 des entreprises du secteur « Automobile / Equipementier » en matière d'attractivité empl