Dans ce cadre, l’apprenti(e), sur la base de ces données collectées, plus précisément de l’A220, des systèmes du conditionnement d’air, commandes de vol et autres systèmes, devra :
* Identifier les paramètres les plus représentatifs du fonctionnement du système sur lequel se portera l’étude à partir des fichiers mis à sa disposition.
* Analyser et visualiser le comportement du système grâce à la donnée.
* A partir de là, déterminer les indicateurs mathématiques, kpi(s), montrant la dégradation du système étudié.
* Participer à la construction d’un modèle prédictif avec les data- scientists qui remontera vers les utilisateurs finaux, l’alarme soulignant la nécessité d’intervenir sur avion avant que la panne ne survienne.
* Concevoir ou proposer une IHM en ligne avec les besoins des utilisateurs finaux.
* Evaluer l’efficacité de vos kpi(s) et du modèle établi grâce aux rapports de réparation des pièces avion déposées, en mesurant la performance avec les indicateurs Recall & Precision.
L’Apprenti(e) sera accompagné(e) dans toutes ces étapes par son tuteur et membres de l’équipe maintenance prédictive
Tout ce processus d’étude sera conduit en Agilité, la documentation établie sous Confluence.
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