The posting
Company
RENAULT ELECTRICITY
Job Description
Contexte et environnement de travail :
Vous souhaitez participer au déploiement d’une solution innovante mettant l’intelligence artificielle au service de la qualité industrielle et de la satisfaction client ?
Rejoignez Renault ElectriCity Douai, site industriel dédié à la production de véhicules électriques.
Intégré(e) aux équipes Qualité et en collaboration avec les équipes de production, d’ingénierie et informatiques, vous participerez à la mise en place d’une arche de contrôle automatisée utilisant l’intelligence artificielle pour détecter les défauts qualité.
Votre objectif sera d’accompagner le démarrage de cette nouvelle installation et de contribuer à la fiabilisation de ses capacités de détection.
Vos missions :
Accompagné(e) par votre tuteur et les différents experts du projet, vous serez amené(e) à :
- Participer à la mise en place et au démarrage de l’arche de contrôle ;
- Accompagner la phase d’apprentissage de l’intelligence artificielle ;
- Participer à l’identification, à la classification et à la documentation des défauts qualité ;
- Alimenter et fiabiliser la base de données nécessaire à l’apprentissage des défauts ;
- Vérifier la pertinence des défauts détectés par l’installation ;
- Identifier les défauts non détectés et les fausses détections ;
- Contribuer à l’amélioration progressive du modèle de détection ;
- Suivre et analyser la capacité de détection de l’arche à l’aide d’indicateurs adaptés ;
- Participer aux essais, aux tests de validation et au traitement des anomalies ;
- Finaliser le cahier des charges fonctionnel et technique de l’installation ;
- Formaliser les standards, les procédures d’utilisation et les supports de suivi ;
- Collaborer avec les équipes Qualité, Production, Ingénierie, Informatique et les fournisseurs ;
- Présenter régulièrement l’avancement du projet et les résultats obtenus.
Cette mission vous permettra de travailler sur un projet concret associant intelligence artificielle, vision industrielle, analyse de données, qualité et performance industrielle.
Votre objectif
Contribuer au démarrage et à la fiabilisation d’une nouvelle installation de contrôle automatisé, capable de détecter les défauts qualité grâce à l’intelligence artificielle, afin de renforcer la maîtrise de la qualité et la satisfaction de nos clients.
Pourquoi nous rejoindre ?
- Participer à un projet innovant au cœur de l’industrie automobile ;
- Mettre l’intelligence artificielle au service de la qualité ;
- Contribuer concrètement au démarrage d’une nouvelle installation ;
- Développer vos compétences en apprentissage automatique, détection de défauts et analyse de données ;
- Travailler au sein d’une équipe pluridisciplinaire ;
- Participer à l’amélioration de la qualité des véhicules et de la satisfaction client.
Qui êtes-vous ?
Vous recherchez un stage à partir de mi novembre.
Vous préparez une formation de niveau Bac +3 à Bac +5 dans l’un des domaines suivants :
- Intelligence artificielle ;
- Informatique industrielle ;
- Data science ou traitement de données ;
- Vision industrielle ou traitement d’images ;
- Génie industriel ;
- Qualité et performance industrielle ;
- Ou toute formation équivalente.
Vous disposez idéalement :
- De connaissances en intelligence artificielle et en apprentissage automatique ;
- D’une bonne aisance avec les outils informatiques ;
- D’un intérêt pour l’analyse d’images et la reconnaissance de défauts ;
- De capacités d’analyse, de synthèse et de résolution de problèmes ;
- D’une bonne maîtrise des outils bureautiques, notamment Excel et PowerPoint ;
- D’un bon relationnel et d’une réelle capacité à travailler en équipe ;
- De rigueur, de curiosité, d’autonomie et d’un goût prononcé pour le terrain.
- Une première connaissance de Python, des outils d’analyse de données ou des systèmes de vision industrielle serait un plus.
Métier
Qualité / Intelligence artificielle / Informatique industrielle / Data
Durée du stage
Durée à définir selon le cursus de formation.
Job Family
Production Engineering
Contract Duration
6 months
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