Stage de M2 : Optimisation de la maintenance corrective dans le milieu ferroviaire

Description

Rejoindre SNCF, c'est choisir de construire votre avenir dans une entreprise qui sait encourager la performance et l'innovation. C'est aussi la possibilité de réaliser votre projet professionnel au service d'un intérêt collectif. Plus de 23 000 collaborateurs SNCF réalisent la maintenance et la mise à disposition des trains afin de garantir à nos clients les meilleures conditions de confort et de sécurité.

SNCF souhaite intégrer dans ses métiers les techniques de la Recherche Opérationnelle pour optimiser l’ordonnancement de la maintenance sous contraintes. Pour ce faire, une collaboration entre le Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée (LIFAT) de l’Université de Tours, et SNCF Saint Pierre des Corps est mise en œuvre et nous offrons ce stage dans le cadre de cette collaboration.

Mission

Au sein du pôle télédiagnostic et supervision technique, vous développez les algorithmes à partir de la modélisation déjà réalisée, testez ces algorithmes avec les utilisateurs finaux pour mettre au point le modèle et accompagnez la mise en œuvre effective pour améliorer la pertinence de l’outil. Cette mission est en interaction forte avec plusieurs acteurs de l’entreprise SNCF, qui sont les développeurs internes et les superviseurs techniques de flotte.

Cet outil constitue la première brique d’une assistance de type intelligence artificielle pour la planification des interventions correctives et préventive à l’échelle d’une flotte de trains. Ce stage pourra aussi inclure une étude d’interfaçage avec un agent conversationnel.

Ce stage pourra être, éventuellement, poursuivi en thèse de doctorat sur ce sujet pour un candidat volontaire.

Durée et rémunération

Le stage est d’une durée de 5 à 6 mois. La gratification mensuelle est de 900€ brut, plus des facilités de circulation sur le réseau SNCF.

Compétences

• Matlab, Python, C, C++ ou C#
• Goût pour l'expérimentation de solutions innovantes
• Aptitudes conceptuelles pour la modélisation
• Travail en équipe et preuve d’autonomie pour porter son sujet.

Contact

Pr. Vincent T'KINDT, Professeur à l'Ecole Polytechnique de l'Université de Tours, tkindt@univ-tours.fr

Ce stage pourra donner lieu à une poursuite en thèse de doctorat sous convention CIFRE.