Stagiaire - Etudes Opérationnelles - 6 mois (H/F)

Chez GTT, l'innovation ne s'arrête pas à la conception de technologies de pointe pour le transport maritime. Chaque jour, des milliers de données opérationnelles sont générées par les navires équipés de nos systèmes à travers le monde.

Au sein du département Études Opérationnelles, vous contribuerez au développement d'une solution de maintenance prédictive destinée aux navires méthaniers, capable d'exploiter des données de navigation collectées en temps réel afin d'anticiper les besoins de maintenance, d'optimiser les opérations et d'améliorer la fiabilité des systèmes.

Vous rejoindrez un projet mêlant Data Science, Machine Learning, développement logiciel et ingénierie maritime.

Durant ce stage, vous serez amené(e) à

• Analyser et comprendre les données collectées en temps réel depuis les navires,
• Étudier les corrélations entre paramètres de navigation, conditions opérationnelles et événements de maintenance,
• Concevoir et structurer une architecture logicielle,
• Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning adaptés aux problématiques de maintenance prédictive,
• Tester différentes approches de modélisation et mesurer leurs performances,
• Industrialiser les développements réalisés et contribuer à leur intégration dans le logiciel existant,
• Présenter et vulgariser les résultats auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Formation (Niveau d’études – Spécialité)

Vous êtes en dernière année d'une grande école d'ingénieurs avec une spécialisation en

• Data Science
• Intelligence Artificielle
• Machine Learning
• Informatique
• Mathématiques appliquées
• Systèmes d'information

Vous disposez idéalement de compétences dans plusieurs des domaines suivants

• Python
• Analyse statistique
• Data visualisation
• Machine Learning supervisé et non supervisé
• Développement logiciel et bonnes pratiques de programmation

Au-delà des compétences techniques, nous recherchons avant tout une personne

• Curieuse et passionnée par l'exploitation intelligente de la donnée ;
• Capable de comprendre un problème industriel complexe avant de chercher à le modéliser ;
• Rigoureuse dans son analyse et ses développements ;
• Force de proposition et autonome ;
• À l'aise pour échanger avec des experts de domaines variés.

Démarrage souhaité début 2027.