Stage Data Analyst - Sûreté de Fonctionnement H/F

Vous rejoignez l'équipe Data Science appliquée à la Sûreté de Fonctionnement, à l'interface entre analyse de données et méthodologies RAMS. L'objectif est d'exploiter les outils de data science (machine learning, analyse de séries temporelles, modèles prédictifs) pour améliorer les analyses de fiabilité, traiter les données de retour d'expérience et développer des outils d'aide à la décision pour des clients des secteurs spatial, défense, nucléaire, ferroviaire et aéronautique.

Quel sera mon rôle ?

Vous intégrerez une équipe d'ingénieurs RAMS à Vélizy et participerez à des projets industriels stratégiques, avec une double dimension opérationnelle et méthodologique.

Vos missions

Partie opérationnelle (2/3 du temps)

Vous participerez aux projets data science en cours : traitement et analyse de données de retour d'expérience, développement de modèles prédictifs de fiabilité, analyse de séries temporelles de défaillances et mise en œuvre d'approches de machine learning pour la prédiction de pannes.

Vous contribuerez à la production des livrables clients (rapports d'analyse, visualisations, dashboards, documentation des modèles), assisterez aux réunions projets et échangerez avec les équipes techniques pour comprendre les besoins, collecter les données et définir les indicateurs pertinents.

Vous utiliserez les outils de data science (Python/R, bibliothèques de machine learning, outils de visualisation, bases de données) ainsi que les méthodologies RAMS sur des cas industriels concrets.

Partie développement méthodologique (1/3 du temps)

Vous recenserez et structurerez les approches data science utilisées par les équipes SdF de LGM. Ce travail comprendra l'analyse des cas d'usage existants (prédiction de défaillances, traitement de données REX, séries temporelles, modèles prédictifs de fiabilité), l'identification des algorithmes et outils mobilisés, puis la production d'une synthèse méthodologique intégrant bonnes pratiques, limites, recommandations et exemples d'application sectoriels.