Stage - Détection de Dérives dans des Signaux Temporels H/F - Safran

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.
Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.

Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.
* CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.La maintenance prévisionnelle (ou Prognostics & Health Monitoring - PHM) a pour but d'améliorer la disponibilité opérationnelle de nos moteurs en limitant les événements en flotte (safety, D&C, diversion, ATO, UER, ...) grâce à la prévention des défaillances et une application anticipée des actions correctives.

Au sein de l'équipe PHM (voir description), votre mission sera d'identifier et tester les différents outils mathématiques et statistiques permettant la détection de dérives de "signaux temporels" (changement de tendance - à la hausse ou à la baisse). Les signaux sont issus des données réelles de vols.

Vous aurez donc à réaliser les missions suivantes :
- Faire une étude de recherche des outils/méthodes existant(e)s dans la littérature permettant la détection d'un changement de tendance
- Tester ces différents outils et évaluer les cas d'utilisation et leurs performances
- Sur la base de ces évaluations, appliquer la méthode jugée la plus adaptée à des surveillances déjà existantes et démontrer l'apport de cette solution
- Produire une synthèse de ces évaluations

Nous recherchons un-e stagiaire avec les compétences suivantes :
- Bon relationnel
- Sens de la communication
- Programmation (idéalement Python et SQL)
- Compréhension écrite de l'anglais impérative