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Job Description

Contexte & Environnement :

L’industrie automobile est en pleine révolution, portée par des transformations environnementales, technologiques et économiques. La voiture du futur est électrique, connectée, et intelligente.

Vous rejoindrez Ampère, entité pionnière dans le domaine des véhicules électriques et des logiciels, et intégrerez une équipe dédiée à l’optimisation des performances des véhicules électriques de Renault Group à travers l’utilisation du Big Data et du Machine Learning.

Vos Missions :

En tant que stagiaire, vous participerez au développement d’approches innovantes de data augmentation basées sur la simulation numérique, dans le but d’améliorer la qualité et la robustesse des modèles de Machine Learning utilisés dans les systèmes embarqués des véhicules électriques. Vous explorerez comment exploiter les modèles physiques (Simulink, etc.) pour générer des données synthétiques pertinentes et cohérentes avec les mesures issues des bancs d’essai.

Vos missions principales seront :

• État de l’art : analyser les méthodes existantes de data augmentation pour séries temporelles, en particulier celles reposant sur des modèles physiques ou des approches hybrides (modèles physiques + ML).
• Analyse des écarts entre simulation et réalité : caractériser les différences statistiques et dynamiques entre les données de banc d’essai et les données issues des modèles physiques.
• Stratégie de génération : identifier quelles simulations sont les plus pertinentes à réaliser (plages de conditions, paramètres de modèles, scénarios extrêmes, etc.) afin d’optimiser la diversité des données d’apprentissage.
• Implémentation sur un cas d’étude concret : concevoir et valider une approche de data augmentation sur un modèle de capteur virtuel (ex. estimation de température stator/rotor).
• Évaluation : mesurer quantitativement l’impact de la data augmentation sur les performances et la robustesse des modèles prédictifs.

Qui êtes-vous?

• Vous préparez un diplôme BAC+5 (école d’ingénieur ou master universitaire) avec une spécialisation en Big Data, Machine Learning, Data Science, ou Intelligence Artificielle.
• Vous avez une expérience pratique avec le traitement et l'analyse de grandes quantités de données, idéalement dans le domaine des véhicules électriques ou des environnements industriels.
• Vous maîtrisez SQL et Python, et vous êtes à l’aise avec les outils de data science et les frameworks de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Une exposition aux plateformes de modélisation et de simulation (comme Matlab/Simulink ou des outils équivalents) est un atout.
• Vous êtes passionné par l’innovation technologique et l’application du Machine Learning dans des contextes réels, comme l’électromobilité.
• Vous êtes autonome, rigoureux, force de proposition, et vous faites preuve de curiosité intellectuelle.

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