Stage de Fin d'Etudes - Conception d'Un Estimateur Thermique pour un Systeme Edrive H/F EMOTORS

Engagés dans l'innovation au service des mobilités durables, Emotors conçoit et fabrique des moteurs électriques pour les constructeurs automobiles.

Parce que la réussite de nos projets et l'excellence de nos moteurs, reposent sur les compétences des membres de notre équipe, nous recherchons sans cesse de nouveaux collaborateurs passionnés, experts dans leur domaine.

Afin d'accompagner notre croissance, nous recherchons un(e) stagiaire en automatique et traitement du signal & Data Science.

L'objectif du stage est de travailler sur les approches de modélisation et d'observation qui amélioreront la précision des estimateurs thermiques utilisés dans les mécanismes de protection thermique des produits eMotors : machines électriques, modules de puissance des onduleurs, capacités du bus DC.

Un intérêt particulier sera donné à l'utilisation des approches basées sur :

- La réduction d'ordre de modèles éléments finis
- Les réseaux de neurones et les méthodes/outils de l'intelligence artificielles.

Ces méthodes/modèles sont à utiliser :

- Seuls, en remplacement des modèles physiques/de connaissance utilisaient habituellement dans ce domaine de la physique (modèles issus de différents niveaux de maillage et de discrétisation avec un ordre très réduit).
- Combinés, à ces mêmes modèles physiques/de connaissance pour constituer un terme de correction permettant de reconstituer les parties déterministes non connues ou non modélisées.

Le but dans les deux cas étant d'améliorer la précision de la prédiction des estimateurs thermique.

Les outils d'apprentissage étant indissociables de ces modèles neuronaux, le stage devra donc recenser et évaluer les différents outils ; et retenir ceux permettant les meilleurs résultats (précision en prédiction dynamique et statique).

Un environnement de travail devra être mis en place pour évaluer les différents outils/méthodes d'apprentissage.

L'estimateur finalement devra être embarquable et compatible avec les contraintes temps réel.

Vos missions :

- Etat de l'art :
- des modèles/estimateurs thermiques physiques de connaissance
- des solutions basées sur l'intelligence artificielle utilisable dans
- Des modèles/estimateurs thermiques du point chaud d'un moteur électrique.
- Un environnement de validation (Matlab ou Python avec des passerelles vers Matlab) des différentes solutions retenues pour élaborer l'estimation de la température de la machine électrique (ou autre : modules de puissance des onduleur, capacités, ...)
- Un rapport de stage et les codes informatiques (codes Matlab et Python) des modèles et des algorithmes d'apprentissage.

Votre profil :

Vous êtes étudiant(e) en école d'ingénieur/Master Bac +5 avec une spécialisation en traitement du signal et automatique et data science.

Vous avez des capacités de programmation en Matlab et/ou Python

Vous avez des connaissances de bases en réseaux de neuronne et algorithme d'apprentissage.

Ce que nous vous offrons :

- Un management technique de proximité
- Une entreprise valorisant l'échange et le travail en équipe

Qui sommes-nous ?

Joint-venture entre les groupes Stellantis et Nidec, Emotors développe en permanence son expertise afin de dessiner l'avenir de l'industrie automobile.
De la création à la fabrication, nos savoir-faire pointus nous permettent la mise sur le marché de moteurs de pointe qui équiperont les véhicules électriques et hybrides de demain.

Aujourd'hui plus de 1000 collaborateurs travaillent conjointement sur nos sites pour faire de cette co-entreprise un succès et oeuvrer à long terme pour la planète.

Plus de 90% de nos collaborateurs apprécient l'ambiance de travail qui existe chez Emotors : groupe à taille humaine avec des petites équipes, managers bienveillants, échanges d'expertise entre collaborateurs passionnés, voilà ce qui définit l'esprit Emotors.

Vous cherchez du sens et de l'excellence ? Vous avez envie de participer au succès de notre projet ? Rejoignez-nous !

Emotors : une entreprise handi-accessible, ouverte à tous les talents.