STAGE Offre de stage : Data Analytics / Data Science F/H

Plant Angels est une startup créée par le startup studio Strane Innovation. Plant Angels suit la performance des sites industriels de manière globale (production, qualité, RH, énergie, équipements, système d’information, organisation, émissions, etc.). Nous utilisons les données opérationnelles (serveur de report de données, capteurs monitorées, fichiers Excel d’historiques) pour identifier des états de sur/sous-efficacité et trouver des facteurs de performance. Nous retournons des KPI aux industriels pour aider la prise de décisions stratégiques.

Nous sommes en partenariat avec deux sites industriels qui nous ont fourni des jeux de données : un historique défaillances machines et de maintenances sur un an, un historique d’approvisionnement de matières sur trois ans ainsi que des données de capteurs d’équipements industriels. Plant Angels cherche une personne pour analyser ces données et développer des modules réplicables. Votre mission sera de travailler avec notre équipe pour exploiter au maximum le potentiel de ces données, en les enrichissants de données externes, et identifier des facteurs de performance. Vos activités incluront :

1. Data mining sur les données opérationnelles
o Nettoyage, structuration
o Recherche de données externes : données météorologiques, satellites, qualité de l’air, indicateurs de développement économique, consommation énergétique des ménages, etc.
o Enrichissement des jeux de données par les données externes récupérées
o Clustering de données
o Analyses statistiques de données
o Recherche d’inférences entre les données elles-mêmes et avec les données externes
o Création d’algorithmes de croisements automatiques entre toutes les données et indicateurs
o Réalisation de rapports statistiques sur les facteurs de performance du site

2. Développement d’algorithmes de Machine Learning
o Revue bibliographique complète des algorithmes de Machine Learning existants et à venir applicables aux données industrielles : maintenance prédictive, prévisions de consommations, inefficacités énergétiques, etc.
o Création et adaptations d’algorithmes pour l’industrie : arbres de décision, réseaux de neurones, « a priori », prédictions de successions de pannes, profils à risques, etc.
o Validation des résultats obtenus

3. Construction d’un tableau de bord
o Vous construirez de nouveaux KPI pour l’analyse en temps réel des données et l’aide à la prise de décision
o Vous définirez les visualisations les plus pertinentes pour chaque KPI