Description du poste
Votre mission au sein de notre service sera notamment de participer activement à un projet stratégique visant à développer une solution de maintenance prédictive avancée pour nos équipements industriels critiques. L'objectif principal sera de construire et d'implémenter des modèles permettant d'estimer la durée de vie restante (RUL - Remaining Useful Life) de composants clés tels que les broches de machines et les outils de type foret.
Les principales activités seront:
Collecte et Ingénierie des données :
o Contribuer à l'identification et à la connexion aux sources de données pertinentes issues de nos machines industrielles (capteurs IoT, automates, SCADA).
o Participer à l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données brutes vers notre plateforme de données (bases de données SQL/NoSQL, datalakes).
o Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données.
Analyse et Modélisation :
o Réaliser des analyses exploratoires des données (EDA) pour identifier les corrélations, les tendances et les indicateurs de défaillance.
o Développer et implémenter des algorithmes de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle (apprentissage supervisé/non supervisé, séries temporelles, réseaux de neurones, etc.) pour prédire la durée de vie restante des broches et des forets.
o Évaluer la performance des modèles et les optimiser.
Développement et Déploiement :
o Participer à l'intégration des modèles développés dans des environnements de production (ex : mise en place d'APIs, connexion à des tableaux de bord).
o Contribuer à la mise en place de systèmes de surveillance des conditions (Condition Monitoring) pour collecter les données en temps réel.
Veille Technologique et Recommandations :
o Réaliser une veille sur les dernières avancées en matière de maintenance prédictive, de Machine Learning et d'IoT industriel.
o Oser des améliorations continues et des nouvelles approches pour le projet.
Documentation et Communication :
o Documenter les architectures de données, les modèles développés et les résultats obtenus.
o Présenter aux équipes techniques et métiers.
Ce que Bosch vous offre :
• Un stage passionnant au coeur de l'industrie 4.0, avec un impact réel sur la performance de nos usines.
• L'opportunité de travailler sur des technologies de pointe (IoT, Big Data, IA) et de les appliquer à des problématiques industrielles concrètes.
• Un environnement de travail stimulant, au sein d'une équipe dynamique et experte.
• Un accompagnement personnalisé par un tuteur expérimenté.
• Une gratification de stage compétitive.
• La possibilité de découvrir les métiers et la culture d'un grand groupe international comme Bosch.
Qualifications
Formation : Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 (Bac+5) en Informatique, Data Science, Ingénierie des Systèmes, Automatisme, Génie Industriel ou un domaine similaire.
Compétences techniques:
o Excellente maîtrise d'au moins un langage de programmation Data Science (Python est fortement apprécié).
o Bonnes connaissances des bases de données (SQL est impératif, NoSQL est un plus).
o Familiarité avec les concepts et algorithmes de Machine Learning (régression, classification, clustering, séries temporelles).
o Capacité à manipuler et analyser de grands volumes de données.
sont un plus:
o Connaissances en IoT industriel, protocoles de communication machine (OPC UA, MQTT, etc.).
o Expérience avec des outils de visualisation de données (Power BI, Tableau, Grafana).
o Familiarité avec des plateformes Cloud (Azure, AWS, GCP) est un atout.
Compétences relationnelles:
o Forte autonomie, proactivité et curiosité intellectuelle.
o Capacité d'analyse et de résolution de problèmes.
o Bonnes compétences en communication et esprit d'équipe.
o Intérêt marqué pour l'environnement industriel et les technologies innovantes.
️ Langues : Français courant, Anglais technique apprécié.
Informations supplémentaires
Cette offre d'emploi est relative à l'entité légale Robert Bosch (France) SAS.
Merci de joindre ou de remplir manuellement votre CV ainsi qu'une lettre de motivation
Durée du stage : 6 mois (ou à définir selon le besoin, par exemple 4-6 mois)
Début souhaité : Dès que possible
Articles de thèse sur le sujet :
https://laas.hal.science/tel-05230274v1
https://theses.fr/2025TLSEI007
En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.