Stage Operations IoT et Analyse Prédictive

À propos du poste

Rejoignez le département DII – Aircraft Immersive and Connected Platforms d'Airbus à Toulouse et participez au développement de la plateforme IoT utilisée dans les usines européennes et nord‑américaines.

Missions principales

• Développer des modèles de machine learning pour prédire la dégradation des batteries d’équipements à partir de données de capteurs en temps réel.
• Intégrer les prédictions de cycle de vie des batteries avec l’historique des trajets et les données de rendez‑vous clients.
• Générer des plannings d’intervention optimisés pour les techniciens afin d’assurer le remplacement préventif des batteries.
• Collaborer avec les architectes de la plateforme pour valider la scalabilité des modèles sur l’infrastructure IoT de streaming.
• Documenter les pipelines et présenter les résultats aux équipes d’ingénierie des données et d’opérations.

Profil recherché

• Étudiant(e) en BAC+5, Master ou école d’ingénieur spécialisé(e) en data science, IA, IoT ou génie informatique.
• Bonne maîtrise du français et niveau avancé en anglais.

Compétences requises

• Python (pandas, NumPy, scikit‑learn) et modélisation prédictive.
• Analyse de séries temporelles et prévision de dégradation.
• Manipulation de télémétrie en temps réel, API REST, architectures orientées événements.
• Connaissances de bases de données de séries temporelles, MQTT, Kafka.
• Outils de développement : Git, Docker, Jira.
• Compétences géospatiales et optimisation de tournées (GeoPandas, Folium, OR‑Tools).