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La maintenance prédictive (ou Prognostics & Health Monitoring – PHM) a pour but d’améliorer la disponibilité opérationnelle de nos moteurs en limitant les événements en flotte (arrêt moteur en vol, retards, annulation, déroutements, maintenance non planifiée, …) grâce à la prévention des défaillances et une application anticipée des actions correctives.
Dans ce contexte nous concevons et déployons des algorithmes de surveillance de la santé des moteurs, capables d’identifier et anticiper les anomalies afin de recommander à la compagnie aérienne de réaliser les opérations de maintenance pertinentes. La performance de ces algorithmes dépend cependant de nombreux facteurs (bonne réception des données, qualité des données d’entrée, précision du modèle, etc.) et il est donc primordial d’être capable d’afficher un niveau de confiance associé à un indicateur ou une alerte.
Votre mission, avec le soutien de votre tuteur de stage, sera de proposer des méthodes de calcul de ces niveaux de confiance. Pour cela il faudra notamment :
Vous pourrez à cette fin vous appuyer sur les données présentes dans notre data lake et nos experts.
Des navettes sont disponibles pour rejoindre le site de Villaroche depuis la région parisienne et Paris. Le site de Villaroche bénéficie d’un large Comité Social et Economique et d’un restaurant d’entreprise.
Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. Pour en savoir plus sur nos engagements en faveur des personnes en situation de handicap, rendez-vous sur notre page Groupe/Engagements/employeur-exemplaire
Vous aimez l’analyse de données et avez des compétences en statistiques ?
Vous êtes curieux et avez un esprit de synthèse et un sens physique ?
Alors rejoignez-nous vite !
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