Analyse Prédictive des Pannes de Signalisation Ferroviaire grâce à l'Intelligence Artificielle
Informations générales
| Référence |
2024/S042 |
| Niveau de formation |
Bac+5 |
| Spécialité |
- Intelligence Artificielle
- Système embarqué
- Technologies de l'information (IT) et Data Science
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| Diplôme |
- Ingénieur
- Master
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| Lieu de travail |
Rabat |
| Date d’expiration |
16.01.2025 |
| Entité d’accueil |
PIC |
| Type de stage |
Stage pré-embauche |
| Période de stage |
6 mois |
| Mode de stage |
Présentiel |
Missions
•Développer un système de maintenance prédictive pour les équipements de signalisation ferroviaire en utilisant des techniques d'intelligence artificielle (IA) et de data science. Ce système sera capable de prédire les pannes potentielles des systèmes de signalisation avant qu’elles ne surviennent, en se basant sur l'analyse des données historiques collectées sur les équipements.
Compétences et connaissances requises
• Machine Learning et Data Science
•Traitement du Signal et Analyse des Données
•Programmation et Développement
• Systèmes embarqués et IoT (Internet des Objets)
• Infrastructure et Cloud Computing
•Maintenance Prédictive et Optimisation
Objectif de stage
• Amélioration et optimisation des pratique de la maintenance