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Stellantis
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Stage : Data scientist appliqué à la détection des défauts roulements EDM
France
· Internship
·
Internship
Vous intégrerez la Direction de la Recherche appelée TERE (Tech Research) du groupe STELLANTIS et en particulier le pôle Powertrain systems & controls qui est en charge de développer des innovations dans les domaines des chaînes de traction électriques.
Notre équipe SOAI (System Optimization using IA) explore les innovations du domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle afin d'améliorer le produit, process de développement ou fabrication.
Dans le cadre du développement des véhicules électriques, les roulements des moteurs électriques sont soumis à des contraintes électriques croissantes, notamment dues à l'augmentation des tensions DC-bus et à l'utilisation de composants à Wide Band Gap. Ces phénomènes peuvent entraîner des décharges électriques dans les roulements, affectant leur fiabilité et leur durée de vie.
Objectif Du Stage
○ Nettoyage et structuration des données pour l'analyse.
○ Visualisation des tendances et détection d'anomalies.
○ Validation des modèles avec des données de test supplémentaires.
○ Présentation des conclusions et recommandations.
Profil
Etudiant(e) préparant un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d'ingénieurs ou Master Universitaire.
Spécialité / Option souhaitée : en Génie Électrique, Data Science, ou domaine connexe
Compétences Requises
Durée du contrat
6 mois
At Stellantis, we assess candidates based on qualifications, merit and business needs. We welcome applications from people of all gender identities, age, ethnicity, nationality, religion, sexual orientation and disability. Diverse teams will allow us to better meet the evolving needs of our customers and care for our future.
Notre équipe SOAI (System Optimization using IA) explore les innovations du domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle afin d'améliorer le produit, process de développement ou fabrication.
Dans le cadre du développement des véhicules électriques, les roulements des moteurs électriques sont soumis à des contraintes électriques croissantes, notamment dues à l'augmentation des tensions DC-bus et à l'utilisation de composants à Wide Band Gap. Ces phénomènes peuvent entraîner des décharges électriques dans les roulements, affectant leur fiabilité et leur durée de vie.
Objectif Du Stage
- Analyser les données issues des tests de roulements pour identifier les courants circulants et les décharges électriques.
- Développer des modèles prédictifs pour anticiper les défaillances des roulements.
- Proposer des stratégies de maintenance préventive basées sur les résultats.
- Collecte et préparation des données :
○ Nettoyage et structuration des données pour l'analyse.
- Analyse exploratoire :
○ Visualisation des tendances et détection d'anomalies.
- Modélisation prédictive :
○ Validation des modèles avec des données de test supplémentaires.
- Rédaction et présentation :
○ Présentation des conclusions et recommandations.
Profil
Etudiant(e) préparant un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d'ingénieurs ou Master Universitaire.
Spécialité / Option souhaitée : en Génie Électrique, Data Science, ou domaine connexe
Compétences Requises
- Analyse de données et visualisation (Python, pandas, matplotlib, etc.)
- Modélisation prédictive et machine learning (scikit-learn, XGBoost, etc.)
- Connaissances en électrotechnique, notamment sur les moteurs électriques et les roulements
- Capacité à structurer et interpréter des données expérimentales
Durée du contrat
6 mois
At Stellantis, we assess candidates based on qualifications, merit and business needs. We welcome applications from people of all gender identities, age, ethnicity, nationality, religion, sexual orientation and disability. Diverse teams will allow us to better meet the evolving needs of our customers and care for our future.
Key Skills
Ranked by relevance
machine learning
matplotlib
python
pandas
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Login to Apply
- Posted
- Jan 21, 2026
- Type
- Internship
- Level
- Internship
- Location
- Poissy
- Company
- Stellantis
Industries
Motor Vehicle Manufacturing
Categories
Engineering
Information Technology
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