Le groupe Renault poursuit son engagement en faveur de la formation et de l’insertion professionnelle des jeunes, notamment par l’intermédiaire de l’alternance et des stages.
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AMPERE est un spécialiste du véhicule électrique intelligent, né du groupe Renault pour assurer une conception performante et robuste de la chaîne de traction électrique à coût et délais optimaux. Pour satisfaire ces contraintes, il devient indispensable de recourir à la mise en œuvre de méthodes informatiques novatrices dites intelligentes. Afin d’accompagner ces évolutions, AMPERE s’inscrit dans la politique de développement numérique impulsée par le groupe Renault.
Dans le cadre de sa stratégie d’innovation numérique, AMPERE-Renault développe des solutions intelligentes pour le diagnostic avancé des véhicules électriques. L’objectif est d’exploiter des données issues de différentes sources (capteurs embarqués, simulations d’usage, retours clients…) afin d’anticiper les pannes et d’optimiser la maintenance.
À cette fin, AMPERE-Renault a conçu un modèle de simulation des usages clients, initialement destiné aux groupes moto-propulseurs (GMP) thermiques, puis adapté aux véhicules électriques. Ce modèle permet de corréler les usages simulés avec les données réelles des véhicules connectés, afin de prédire les dommages susceptibles d’impacter la chaîne de traction.
Ces données sont multimodales (séries temporelles, texte, vecteurs physiques, géolocalisation…) et présentent des caractéristiques complexes : hétérogénéité, bruit, valeurs manquantes, non-indépendance…
Objectif
Étudier et développer des méthodes de nettoyage des séries temporelles de géolocalisation collectées par les véhicules Renault via leur connectivité, ainsi que de les utiliser dans un cas d'application.
Nettoyer les séries temporelles de géolocalisation afin de traiter les problèmes de qualité récurrents : données manquantes, doublons, gaps temporels, drift, multipath, points aberrants, etc., avant de pouvoir les exploiter.
Développer des méthodes optimisées de croisement de données afin d'associer les données de géolocalisation à d'autres données géolocalisées (réseau routier, topographie, données climatiques, etc.), malgré les enjeux liés à la volumétrie des données.
Quantifier la proportion d'usage des clients en fonction du contexte routier : usage en ville, sur route ou sur autoroute.
Contribuer à la définition de bases de données clients nécessaires à la simulation.
Vos missions
Réaliser une revue de l'état de l'art sur le nettoyage et la complétion des séries temporelles de géolocalisation
Implémenter, évaluer et comparer différentes méthodes
Valider la méthode retenue sur un grand jeu de données
Rédiger une méthodologie standard de pré-traitement
Utiliser les données prétraitées sur le cas pratique défini
Qui êtes-vous ?
Étudiant(e) en école d'ingénieur ou en cursus universitaire en géomatique et géo-data de niveau Bac+5.
Bonnes connaissances en bases de données géolocalisées, SQL, Python et QGIS
Intérêt pour l'analyse de données géolocalisées et leurs applications à des cas pratiques
Autonomie, rigueur et esprit d'analyse
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Job Family
Research & Development
Contract Duration
6 months
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