Stagiaire Data Scientist Maintenance Prédictive (H/F)

Description de l'offre

ENGIE est un acteur mondial de l’énergie, résolument engagé dans la transition énergétique et expert dans 3 métiers : l’électricité, le gaz naturel et les services à l’énergie. ENGIE emploie 155 000 collaborateurs dans plus de 70 pays et réalise un chiffre d’affaires en 2016 de l’ordre de 70 milliards d’euros.

Au sein de la Business Unit BtoB du Groupe, ENGIE Axima , (7 800 collaborateurs, 1,4 milliards d’euros de CA en 2017) conçoit des solutions globales et performantes dans le domaine du Génie Climatique , de la Réfrigération et de la Sécurité Incendie pour accompagner la transition énergétique et numérique des bâtiments, des environnements et des process de ses clients.

A la recherche de femmes et d’hommes engagés et audacieux, ENGIE Axima recrute de nombreux talents à travers toute la France. Rejoignez un univers de travail épanouissant et innovant, favorisant l’agilité et la créativité afin de répondre aux enjeux énergétiques d’aujourd’hui et de demain.

La Direction Déléguée Maintenance Prédictive recrute à Paris - La Défense un :

 
Stagiaire DATA SCIENTIST (H/F)
 

Missions :

Au sein de la Direction Déléguée Maintenance Prédictive, nous proposons des modèles statistiques prédictifs de fonctionnement des équipements de génie climatique pour pouvoir détecter les anomalies et dérives de fonctionnement.
Le stage sera dédié à l’étude du fonctionnement d’une dizaine de centrales de traitement d’air d’un paquebot de croisière.
L’enjeu pour ce bateau est de ne pas subir de dysfonctionnement au cours de sa croisière et d’optimiser les opérations de maintenance à réaliser en temps d’escale.
Plusieurs pistes de modélisation seront à étudier, notamment pour répondre aux questions suivantes :

·  Comment prédire les dérives/anomalies sans variable explicative : Peut-on introduire des retards dans la modélisation ? Cela permet de prendre en compte l'inertie de la variable pour prévoir son comportement théorique à court-terme. Néanmoins cela risque de masquer les anomalies si ces anomalies sont ponctuelles et que le régime de la variable se stabilise après l'anomalie.
·  Comment gérer l’endogénéité des variables explicatives ? La présence de système de régulation sur les équipements que l’on monitore induit des compensations sur les dérives que l’on pourrait constater. On souhaite tester l’utilisation des modèles de cointégration type VECM.
·  Comment traiter automatiquement les défauts de capteurs et ne pas les confondre avec une anomalie de fonctionnement. Utiliser des régressions robustes ? Utiliser la logique floue ?

Le contenu du stage sera ajusté en fonction des avancées sur les différents sujets.
Vous serez encadré par un chef de projet Data Scientist.  

Profil 
 
 Vous recherchez un stage de fin d’étude dans le cadre de votre dernière année de formation en Statistiques, Econométrie, Data Science.

Vous savez programmer en R.
Vous connaissez les modèles de série temporelles et les techniques de classification.
Vous avez le goût de la recherche mais avez une forte orientation opérationnelle dans la construction de vos analyses et votre style de programmation (utilisation de fonctions, optimisation des temps de calcul pour les algorithmes). Vos analyses sont documentées, commentées et illustrées de résultats validés sur les données à votre disposition.
Vous avez également un goût pour produire des graphiques de qualité pour exposer vos résultats.

Vous aimez travailler en équipe et avez des facilités pour vulgariser votre métier et vos analyses auprès des non spécialistes de la donnée. Vous êtes suffisamment curieux et autonome pour prendre des initiatives sur les modèles que vous développerez.

Dans l’idéal vous connaissez la suite Azure de Microsoft et son module de Machine Learning.

Ce stage est à pourvoir à Paris – La Défense
Durée : 6 mois

Merci de joindre votre CV afin que votre candidature soit étudiée.

Avec ENGIE Axima, révélez votre potentiel. Vous êtes l’énergie dont le monde a besoin.

ENGIE s'engage à lutter contre toutes les formes de discriminations à l'emploi, dans l'accès à la formation, à la promotion et plus largement dans l'ensemble des composantes de l'entreprise. A ce titre, l'insertion, le soutien des jeunes et des seniors, des personnes en situation de handicap sont des priorités essentielles de la politique ressources humaines. Le Label Diversité dont le Groupe est  titulaire depuis 2012, témoigne de cet engagement.