Capgemini Engineering_Ingénieur

Capgemini Engineering, leader mondial des services d'ingénierie, rassemble des équipes d'ingénieurs, de scientifiques et d'architectes pour aider les entreprises les plus innovantes dans le monde à libérer leur potentiel. Des voitures autonomes aux robots qui sauvent des vies, nos experts en technologies digitales et logicielles sortent des sentiers battus en fournissant des services uniques de R&D et d'ingénierie dans tous les secteurs d'activité. Rejoignez-nous pour une carrière pleine d'opportunités, où vous pouvez faire la différence et où aucun jour ne se ressemble. Ingénieure / Ingénieur Maintenance prédictive - Stage La Gare 4.0 représente la transformation numérique des infrastructures ferroviaires, intégrant les technologies intelligentes de l'industrie 4.0. Dans ce contexte innovant, vous contribuerez à l'optimisation de la maintenance prédictive, en utilisant des méthodes analytiques pour anticiper les dysfonctionnements et garantir la fiabilité des équipements ferroviaires. Collecter et centraliser les données techniques des équipements ferroviaires Traiter et nettoyer les jeux de données de maintenance à l'aide d'outils analytiques (Python, PowerBI, Tableau) Analyser les historiques de maintenance pour identifier les tendances de défaillance, les anomalies récurrentes et les patterns de dysfonctionnement des équipements ferroviaires. Développer des modèles prédictifs visant à anticiper les pannes potentielles, planifier les interventions de maintenance préventive et réduire significativement les temps d'arrêt des infrastructures. Créer des tableaux de bord et des visualisations dynamiques pour présenter les résultats d'analyse, faciliter la compréhension des données complexes et supporter efficacement la prise de décision opérationnelle au sein de la Gare 4.0. Votre profil : De formation en Mathématiques Appliquées, Data Sciences, Génie Industriel, spécialité Maintenance et Systèmes Numériques. Niveau d'études Bac+5 (fin de cycle ingénieur ou Master 2). Simulation numérique Analyse de données ferroviaires Gestion de base de données Machine Learning/Deep Learning appliqué(s) Détection d’anomalies Modélisation prédictive de pannes Nos stagiaires d’aujourd’hui sont nos jeunes ingénieurs de demain, des possibilités d’embauche en CDI à l’issue du stage seront étudiées, rejoignez-nous Code de référence: 208762 Niveau d'expérience: Etudiants/ Jeunes diplômés Type de contrat: Stage Ville: Issy-les-Moulineaux, FR Communautés professionnelles: Products & Systems Engineering #J-18808-Ljbffr