Plateforme de prédiction intelligente pour la maintenance ferroviaire multi-sources
Informations générales
| Référence |
2025/90 |
| Niveau de formation |
Bac+5 |
| Spécialité |
- Data Science
- Ingénierie des Données et des Logiciels
- Intelligence Artificielle
|
| Diplôme |
- Ingénieur
- Master
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| Lieu de travail |
Rabat |
| Date d’expiration |
12.12.2025 |
| Entité d’accueil |
PIC |
| Type de stage |
Stage pré-embauche |
| Période de stage |
4 mois |
| Mode de stage |
Présentiel |
| Nombre de postes |
1 |
Missions
- Concevoir une plateforme centralisée d’analyse prédictive intégrant les données de maintenance ferroviaire.
- Développer des modèles de machine learning et deep learning capables de détecter des schémas d’anomalies et de prédire les pannes ou dérives potentielles.
- Mettre en place une architecture évolutive permettant l’intégration future de nouveaux capteurs ou systèmes.
Compétences et connaissances requises
- Data Science & Machine Learning : Python, TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-learn.
- Ingénierie des données : traitement et fusion de données multi-sources, SQL, ETL.
- Architecture logicielle : conception de pipelines de données, intégration API.
Objectif de stage
- Concevoir et entraîner un modèle prédictif, basé sur des techniques de machine learning, pour anticiper les défaillances et anomalies potentielles.
- Intégrer le modèle dans une plateforme unifiée permettant de visualiser les prévisions, d’optimiser la planification des interventions et de soutenir la prise de décision opérationnelle.