La maintenance prévisionnelle (ou Prognostics & Health Monitoring - PHM) a pour but d'améliorer la disponibilité opérationnelle de nos moteurs en limitant les événements en flotte (safety, D&C, diversion, ATO, UER, …) grâce à la prévention des défaillances et une application anticipée des actions correctives.

Au sein de l'équipe PHM (voir description), votre mission sera d'identifier et tester les différents outils mathématiques et statistiques permettant la détection de dérives de "signaux temporels" (changement de tendance - à la hausse ou à la baisse). Les signaux sont issus des données réelles de vols.

Vous aurez donc à réaliser les missions suivantes :
- Faire une étude de recherche des outils/méthodes existant(e)s dans la littérature permettant la détection d'un changement de tendance
- Tester ces différents outils et évaluer les cas d'utilisation et leurs performances
- Sur la base de ces évaluations, appliquer la méthode jugée la plus adaptée à des surveillances déjà existantes et démontrer l'apport de cette solution
- Produire une synthèse de ces évaluations

Nous recherchons un-e stagiaire avec les compétences suivantes :
- Bon relationnel
- Sens de la communication
- Programmation (idéalement Python et SQL)
- Compréhension écrite de l'anglais impérative