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Entité de rattachement

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.

Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.

Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous !

Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.  

Référence

2026-19644  

Description du poste

Filière/Métier

Engineering - Engineering

Intitulé du poste

Stage : Développement d'un EMC Digital Twin basé sur l'IA pour la prédiction des risque CEM véhicule

Contrat

Stage

Description de la mission

Description de l'entreprise
Au sein de l'équipe de compatibilité électromagnétique (EMC) de Poissy, Stellantis développe les méthodes permettant de maîtriser les risques CEM des véhicules électriques et hybrides, depuis l'analyse des composants jusqu'aux essais véhicule.
Les connaissances nécessaires aux décisions EMC sont aujourd'hui réparties entre les résultats d'essais, rapports d'investigation, architectures véhicule, données composants, simulations, règles de conception et retours d'expérience. L'équipe souhaite structurer et relier ces informations afin d'améliorer leur exploitation et leur réutilisation.
Sujet du stage
L'objectif du stage est de développer un premier démonstrateur d'EMC Digital Twin assisté par Intelligence Artificielle. Ce démonstrateur devra représenter de manière structurée un système EMC simplifié, relier ses objets techniques et exploiter les données disponibles pour rechercher des cas similaires et estimer un comportement ou un niveau de risque.
Le sujet combinera ingénierie des données, représentation en graphe, apprentissage automatique et validation sur un cas d'usage EMC défini avec les experts du laboratoire.
Missions principales
• Comprendre le cas d'usage EMC, ses objets techniques, ses données et les décisions attendues.
• Recenser, nettoyer et structurer les données nécessaires au démonstrateur.
• Définir un modèle de données reliant composants, câbles, masses, mesures, résultats, défauts, règles et actions correctives.
• Construire un graphe de connaissances ou une représentation en graphe du système étudié.
• Développer les fonctions de recherche, de filtrage et de comparaison de cas similaires.
• Évaluer des approches de Machine Learning et de Graph Neural Networks adaptées au cas d'usage.
• Développer un prototype permettant de visualiser les données, les relations, les résultats et le niveau de confiance.
• Comparer les prédictions aux résultats de référence et analyser les écarts.
• Documenter les hypothèses, limites, performances et conditions de réutilisation du démonstrateur.
• Présenter les résultats et assurer le transfert de connaissances vers l'équipe EMC.
Livrables attendus
• Modèle de données EMC Digital Twin documenté.
• Jeu de données structuré, traçable et exploitable pour le démonstrateur.
• Prototype IA opérationnel sur le cas d'usage retenu.
• Fonction de recherche de similarité et visualisation des résultats.
• Évaluation des performances, des limites et du niveau de confiance.
• Guide d'utilisation, code source documenté et recommandations pour la suite.
• Rapport de stage et support de présentation des résultats.

Profil

Formation: Étudiant(e) Bac+5
Data Science
Intelligence Artificielle
Informatique
Ingénierie numérique

Compétences souhaitées :
Python
Analyse de données
Machine Learning
Gestion de bases de données
Data visualisation

Compétences appréciées :
Graph Database (Neo4j)
PyTorch
LangChain
Power BI
GitHub

Des connaissances en électronique ou en systèmes embarqués constituent un plus.

Chez Stellantis nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité,
religion, orientation sexuelle, et handicap.
La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.

Durée du contrat

6 mois

Localisation du poste

Pays

Europe, France, Ile-de-France, Yvelines (78)

Ville

Critères candidat

Niveau de diplôme préparé

Bac+5