Framatome
Postée il y a 2 jours
Chez Framatome, filiale d'EDF, nous concevons et fournissons des équipements, des services, du combustible, et des systèmes de contrôle-commande pour les centrales nucléaires du monde entier.
Nos 18 000 collaborateurs permettent chaque jour à nos clients de produire un mix énergétique bas-carbone toujours plus propre, plus sûr et plus économique.
Nos équipes développent également des solutions pour les secteurs de la défense, de la médecine nucléaire et du spatial.
Implantée dans une vingtaine de pays, Framatome rassemble les expertises d'hommes et de femmes passionnés et convaincus que le nucléaire est une énergie d'avenir.
Entreprise responsable, nous développons des actions pour former et accompagner les premières expériences professionnelles (label Happy Trainees), intégrer tous les talents, dont les personnes en situation de handicap, oeuvrer pour l'égalité professionnelle et la mixité de nos métiers (94/100 à l'index de l'égalité hommes-femmes) et concilier les temps de vie.
Pour suivre notre actualité, retrouvez-nous sur www.framatome.com, LinkedIn, Instagram et X.
Développer une nouvelle chaine d'acquisition de données sur boucle d'essais MCG pour une finalité de Machine Learning et/ou pour alimenter modèles numériques.
Bibliographie et Etat de l'Art
· Analyse des instruments de mesures déjà existants, chaine d'acquisition, enregistrement, disponibilité et qualité des données
· Déterminer l'incrément de data manquant pour améliorer la prédiction des modèles numériques des MCG sur les aspects CFD, thermo-mecaniques, fonctionnement système,
· Benchmark des solutions utilisés sur d'autres industrie ayant développées des jumeaux numériques.
Développement :
· Identifier les nouveaux capteurs nécessaires, leur nombre et leur implantation en intégrant les limites techniques et leurs spécificités, fréquence d'acquisition.
· Préparer un SWOT des solutions envisagées
· Identifier la supplychain, les coûts et exigences d'implantation
Transmission du savoir :
· Ce stage s'inscrivant dans une vision moyen terme de développement de modeles predictifs de comportement, d'endommagement. L'ensemble des recherches devra être capitalisé et présenté en séance plénière.
Collaborer avec les équipes R&D / LABO / ESSAIS / IB
Durée du stage : 6 semaines mini
Intérêt pour l'industrie et le nucléaire
Vous préparez une formation en Systèmes Embarqués
Développement Python
Traitement du signal
Développement base de donnée pour machine learning
Durée du stage : 6 semaines mini
Intérêt pour l'industrie et le nucléaire
Vous préparez une formation en Systèmes Embarqués
Développement Python
Traitement du signal
Développement base de donnée pour machine learning