Description du poste
* Développer les nouveaux concepts de maintenance prédictive (PM) - prédictions basées sur la maintenance (PBM)
* Structurer et développer le pipeline : le modèle de santé, le modèle de prédiction et le modèle d'alerte
* Construire la librairie (en python) pour appliquer le modèle de prédiction sur n'importe quel cas d'utilisation (Use-Case)
* Identifier des cas d'utilisation pour lesquels il est possible d'appliquer le pronostic pour pouvoir les présenter durant les différentes phases des TRL
* Continuer d'améliorer et d'identifier les caractéristiques des différentes métriques utilisées pour les modèles
* Identifier et construire des métriques pertinentes pour évaluer le diagnostic : "Conditional Entropy" qui dépend de la probabilité d'occurrence de la root cause, de la probabilité de la défaillance de l'équipement et de la longueur de liste des accusés
* Support dans la construction des graphes (graphe du type DAG (Directed Acyclic Graph)) notamment avec la représentation matricielle de ces derniers en y associant des métriques qui leurs sont propres
Qualifications
* Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou équivalent BAC+5 en aéronautique
* Vous justifiez d'une expérience en statistiques et probabilités
* La programmation et Python n'ont plus de secret pour vous
* Vous parlez anglais
* Vous êtes proactif(ve) et curieux(se)
Informations supplémentaires
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