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Stage - Etude de la stabilité et représentativité d'échantillon d'usage de camion par datascience (F/H)

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  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

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The posting

Stage - Etude de la stabilité et représentativité d'échantillon d'usage de camion par datascience (F/H)

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  • Type de contrat : stage conventionné de 6 mois maximum
  • Niveau d’études : BAC+5 – École d’ingénieur ou Master

📅 Date de début : à compter de janvier 2027

📍 Lieu de travail : Centre de Recherche et Développement Michelin, Ladoux, 63118 Cébazat, près de Clermont-Ferrand

Contexte

Et si quelques semaines de données suffisaient à représenter une année entière d’usage d’un camion ?

C’est la question que nous vous proposons d’explorer pendant votre stage.

La performance en usure d’un pneumatique Poids Lourd dépend fortement de son usage réel : trajets effectués, routes empruntées, missions du véhicule, points de chargement et de déchargement…

Mais pour comprendre et modéliser cet usage, est-il nécessaire d’analyser une année complète de données ? Quelques mois pourraient-ils suffire ? Et surtout, comment déterminer si l’échantillon retenu représente fidèlement l’usage réel du camion ?

Votre mission sera de développer une méthode scientifique permettant de répondre à ces questions, à partir de données réelles d’usage de camions.

Vous rejoindrez pour cela une équipe de conception et d’analyse des pneumatiques Poids Lourd Europe, au Centre de Recherche et Développement Michelin de Ladoux.

Votre challenge

Vous disposerez d’une base de données regroupant des enregistrements d’usage de camions dans des situations très variées : missions de type navette avec des trajets très répétitifs, activités évoluant fortement au cours de l’année, données parfois incomplètes ou signaux de qualité hétérogène.

Votre objectif sera de déterminer quelles données sont réellement nécessaires et suffisantes pour représenter fidèlement l’usage d’un camion, sans perdre l’information utile à la modélisation des performances du pneumatique.

Trois grandes questions guideront vos travaux :

  • Quels trajets sont nécessaires pour représenter l’usage d’un camion dans son ensemble ?
  • Comment échantillonner de manière pertinente une année de roulage ?
  • Comment mesurer et quantifier la stabilité, ou au contraire l’évolution, de cet usage au cours du temps ?

Un sujet à la croisée de la Data Science, des statistiques, de la physique et de la géomatique, avec une application concrète dans le domaine de la mobilité.

Vos missions

Au cours de ce stage, vous serez amené(e) à :

  • réaliser une étude bibliographique sur l’état de l’art des méthodes de sondage
  • sélectionner des cas d’usage représentatifs de différentes situations : données incomplètes, trajets de type navette très répétitifs, usages variables au cours de l’année…
  • caractériser la mission d’un camion : points de départ et d’arrivée, points de chargement/déchargement, routes empruntées
  • déterminer les trajets nécessaires pour représenter l’usage dans son ensemble et quantifier sa stabilité dans le temps
  • déterminer la taille d’échantillon strictement nécessaire, sans perte d’information, pour alimenter les modèles reliant usage et performance
  • développer une démarche et un code Python répondant à ces questions
  • évaluer la méthode proposée sur des cas réels

Votre environnement de travail

Vous serez intégré(e) à l’équipe de conception et d’analyse des pneumatiques Poids Lourd Europe.

Ce stage vous permettra de découvrir les métiers du traitement des données d’usage et de la modélisation des performances du pneumatique, tout en travaillant en interaction avec différentes expertises : analyse d’usage, traitement de données, modélisation des performances et modélisation véhicule.

Vous évoluerez ainsi dans un environnement R&D transverse, au contact de spécialistes de différents domaines.

Votre profil

Vous préparez un diplôme de niveau BAC+5, en école d’ingénieur ou en Master dans les domaines R&D | Data Science | Python | Géomatique | Mobilité | Pneumatique Poids Lourd

Vous disposez de connaissances en :

  • Python, notamment pandas
  • Physique
  • Géomatique

Vous faites preuve de curiosité, de rigueur scientifique et d’esprit d’analyse et de synthèse. Votre goût pour l’innovation et le travail en équipe vous permettra de réussir dans cette mission.

En poste, votre tuteur vous accompagnera tout au long de votre stage afin de développer votre savoir-faire et savoir-être. Il vous proposera, si besoin, des formations complémentaires en adéquation avec vos missions.

Vous percevrez une gratification de stage mensuelle en fonction de votre niveau d’études.

📢 Vous êtes intéressé(e) par cette opportunité, alors c’est le moment de postuler !

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Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l’expérience employé !

  • Une note de 99/100 à l’index de l’égalité femmes-hommes
  • Entreprise « Handi accueillante », avec un réseau de référents et ambassadeurs Handicap pour vous accompagner
  • 83,5% de taux d’engagement de nos employés
  • 94,6% des stagiaires et alternants nous recommandent, label "Happy Trainees" depuis 9 années consécutives
  • Classé parmi les groupes du CAC 40 les plus engagés selon les Bac+5 à l’index RSE Universum 2023
  • Parmi les 100 entreprises les plus attractives pour les étudiants et actifs BAC+2/3 au classement Universum 2023
  • N°1 des entreprises de plus de 500 stagiaires et alternants qui rémunèrent le mieux au Classement HappyTrainees® Rémunération 2023
  • Dans le Top 10 des meilleurs employeurs en France au classement Glassdoor 2023
  • Dans le top 3 des entreprises du secteur « Automobile / Equipementier » en matière d’attractivité employeur à l’édition 2024 du Palmarès @EPOKA @GROUPE IFOP @Occurrence

Pour en savoir plus sur le Groupe :https://recrutement.michelin.fr

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    Written against Michelin's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

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    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Michelin's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

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  6. The interview in your calendar

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That is how we know which CVs get called.

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