Internship AI models validation – France

PRÉSENTATION DE LA SOCIÉTÉ 

Amiral Technologies, spin-off du CNRS de Grenoble, ambitionne de révolutionner l’industrie avec son concept zéro défaut-zéro indisponibilité. Le monde industriel connaît une transformation profonde avec l’avènement de l’industrie 4.0. Au cœur de cette révolution industrielle, l’intelligence artificielle (IA) repousse les limites de l’automatisation et de l’efficacité, en permettant d’utiliser et de valoriser les données de l’Internet des objets de bout en bout de la chaîne industrielle. Amiral Technologies s’inscrit dans cette tendance et apporte au marché une solution unique pour la prédiction de pannes basée sur les recherches CNRS en Intelligence Artificielle, Automatique et Théorie du Contrôle. La solution, déployée chez plusieurs grands comptes industriels, permet de prédire les défauts, le vieillissement et la fin de vie utile d’un équipement, sans données historiques de défauts (méthode aveugle), ce qui se traduit par des gains immédiats en disponibilité des équipements et en réduction des coûts de maintenance. Amiral Technologies est lauréat de plusieurs concours nationaux d’innovation (i-Lab, i-Nov) ainsi que de concours industriels. Elle est basée à Grenoble et accompagnée par l’accélérateur Deeptech Alpes ainsi que par La Place Stratégique.  

Le produit phare d’Amiral Technologies est DiagFit, son logiciel de prédiction de pannes en mode aveugle. Il s’agit d’une application permettant à la fois de produire des modèles prédictifs et de les exécuter en temps réel pour détecter des défaillances et établir les diagnostics de pannes. Cet outil est basé sur une architecture micro-service et est déployé soit dans le cloud, soit en Edge, soit embarqué dans les équipements.

Pour améliorer et faire évoluer DiagFit, nous sommes à la recherche d’un(e) stagiaire validation de modèles IA. Le/La stagiaire travaillera en lien avec l’équipe de R&D sous la direction du CTO.

En intégrant Amiral Technologies, vous serez confronté à des missions variées et stimulantes. Vous rejoindrez une équipe jeune et dynamique où l’ambiance et le bien-être au travail ont une place primordiale. Si vous aimez l’environnement start-up et les challenges, ce job est fait pour vous. 

Pour en savoir plus, regardez nos vidéos : 

Notre CEO vous présente Amiral Technologies https://www.youtube.com/watch?v=vt8AHq7NdAY 

Démonstration de notre logiciel de prédiction de pannes en mode aveugle, DiagFit 2.0 https://www.youtube.com/watch?v=ZkABpA3OOFA&t=3s

 

MISSIONS

Ce stage a pour but de qualifier et valider les algorithmes de prédiction de pannes industrielles sur des bases de données de mesures physiques issues de capteurs industriels.

  • Recherche de bases de données de séries temporelles industrielles
  • Intégration des bases de données dans notre outil de comparaison
  • Mesure et qualification des modèles actuels sur ces bases de données
  • Restructuration des tests unitaires pour s’assurer de la validation des modèles
  • Implémentation de nouveaux modèles « baseline » à intégrer dans notre boite à outil

PROFIL RECHERCHÉ

  • Étudiant(e) école d’ingénieur, Bac+3/+5
  • Bonnes connaissances des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning
  • Maîtrise de Python et des librairies scientifiques (numpy, scipy, pandas et scikit-learn). Maîtrise de Git.
  • Des connaissances en traitement du signal seraient un plus
  • Anglais professionnel 
  • Travail d’équipe, motivé(e), créatif(ve), curieux(se)

Durée : 10 semaines

Lieu :  12 rue Ampère 38000 Grenoble

 

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