Stagiaire Ingénieur Machine Learning H/F

About

Référence mondiale de la manutention, de l'élévation de personnes et du terrassement, Manitou Group a pour mission d'améliorer les conditions de travail, de sécurité et la performance partout dans le monde, tout en préservant l'Homme et son environnement.
À travers ses marques Manitou et Gehl, le groupe conçoit, produit, distribue des matériels et des services à destination de la construction, de l'agriculture et des industries.
En plaçant l'innovation au cœur de son développement, Manitou Group cherche constamment à apporter de la valeur ajoutée auprès de l'ensemble de ses parties prenantes.
Grâce à 10 sites de production, 8 centres logistiques, 34 filiales et l'expertise d'un réseau de 900 concessionnaires, le groupe est chaque jour, plus proche de ses clients répartis dans 140 pays.
Fidèle à ses racines, avec un siège social situé en France, Manitou Group enregistre un chiffre d'affaires de 2,9 milliard d'euros en 2022 et réunit 5 500 talents à travers le monde avec la passion, l'engagement et la fiabilité comme valeurs communes.
Manitou Group est une entreprise handi‑accueillante.

Responsibilities

• Analyser les données existantes issues de capteurs (pression, cinématique) pour comprendre les variables influençant la précision de l'algorithme.
• Développer et entraîner des modèles de Machine Learning via l'outil PSeven ou autre afin d'améliorer la robustesse du système.
• Corréler les résultats du modèle à partir d'essais physiques réalisés sur machines instrumentées pour valider la précision des prédictions.
• Évaluer la capacité de généralisation du modèle pour faciliter le déploiement du système de pesage sur de nouvelles architectures de machines.
• Documenter la méthodologie et proposer une architecture standardisable pour la mise au point des futurs systèmes.
• Si le temps le permet, et à partir d'un modèle de simulation multiphysique 1D construit sous Amesim, explorer la possibilité d'entraîner le modèle de Machine Learning à partir de résultats issus de simulations.

Requirements

• En 4ᵉ ou 5ᵉ année d'école d'ingénieur ou de master, spécialité Data Science, Intelligence Artificielle, Mécatronique ou Mathématiques.
• Solides connaissances en Machine Learning.
• Connaissances en physique/mécanique pour comprendre les données issues des capteurs.
• En bonus, bases en simulation multiphysique.
• Un intérêt marqué pour l'application de l'IA sur des produits industriels concrets.

Qualités

• Esprit d'analyse, force de proposition, bon relationnel, rigueur et capacité d'adaptation.
• Anglais (parlé/écrit).

Desired Skills / Plus

• Connaissances d'outils de simulation multiphysique.
• Maîtrise de la programmation (Python).