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Stage - Développement de capteurs virtuels pour l’estimation de variables physiques pneu / véhicule (H/F)

Le 13 janvier

Critères de l'offre

  • Ladoux (63)
  • Stage
  • Temps Plein
  • Secteur : Industrie / Production autres
  • Domaines d'expertise : Véhicules , pneumatique , Modélisation , environnement , Traitement du signal Voir plus , Spectre , Capteurs , Apprentissage automatique , Python , Nouvelles technologies , Passager , Mathématique appliquées , algorithmie , Routeur , Prototype , analyse de performance , FILTRE DE KALMAN , Non-linéaire , Simulation , Télécommunication , Opération de maintenance , Data science , Gitlab , Mécanique , informatique , sécurité , Construction , Démarrage , Optimisation , automatique , Representation , Mode , Start-up Voir moins
  • Niveau d'études : Bac+5, Master - Magistère, MIAGE

L'entreprise : Michelin

Leader de l'industrie pneumatique, la mission de Michelin est de contribuer de manière durable à la mobilité des personnes et des biens.

Le Groupe fabrique et commercialise des pneus pour tous types de véhicules.

Michelin propose également des services numériques d'aide à la mobilité, et édite des guides touristiques, des guides hôtellerie et restauration, des cartes et des atlas routiers.

Nos valeurs, notre culture
Michelin ne recrute pas pour un poste mais pour un parcours !

Plus de 110 000 personnes de 120 nationalités travaillent dans le groupe Michelin. Leur diversité est une richesse et une source de créativité.

Respect de chacun, développement, dialogue, passion et confiance sont le socle de la relation entre l'Entreprise et ses salariés.

La taille du Groupe et son envergure mondiale permettent des opportunités de carrières variées et ouvertes à l'international.

Le groupe offre à tout nouvel employé un dispositif d'accueil et d'intégration pour lui permettre de découvrir l'Entreprise et ses valeurs, sa stratégie et son organisation, de se familiariser avec son environnement de travail et se constituer un réseau.

Description du poste

Stage - Développement de capteurs virtuels pour l'estimation de variables physiques pneu / véhicule (H/F)

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English version below.

Contexte du stage :

Durant les 50 prochaines années, le développement de nouvelles technologies dans les domaines de l'informatique et des télécommunications devrait permettre aux voitures de 1) fonctionner de manière totalement autonomes ou semi-autonomes et de 2) anticiper les besoins d'opérations de maintenance.

Dans ce contexte, les futurs modèles intègreront des algorithmes de contrôle de plus en plus innovants et complexes afin d'assurer des fonctions autonomes, améliorer leurs performances, améliorer le confort des usagers, accroître la sécurité des passagers ainsi que celle des piétons et autres usagers de la route, tout en sachant alerter sur des besoins de planifier des opérations de maintenance. Connaître l'évolution des propriétés des pneus au cours de leur vie est clé afin de développer de telles capacités.

Ces propriétés ne peuvent être connues qu'à travers l'utilisation d'une chaîne de calculs mettant en œuvre l'estimation de paramètres et/ou grandeurs physiques intermédiaires. La construction de telles chaînes d'estimation est actuellement un chant important de recherches et développements.

Objectif du stage :

L'objectif de ce stage est de développer un algorithme améliorant les estimations actuelles d'une de ces grandeurs physiques (à définir en fonction de votre profil et des priorités du projet au démarrage du stage) :

- Masse du Véhicule

- Couples et efforts pneus

- Glissements pneus

- Etc…

Ce stage inclura: (i) Le développement d'un algorithme prototype en Python ; (ii) la validation de ses performances grâce à des données réelles issues de véhicules ; (iii) participer à l'implémentation de l'algorithme validé dans la version industrielle de la chaîne d'estimation des propriétés pneus pour une validation à plus grande échelle.

Livrables :

Les livrables attendus sont :

- Un algorithme d'estimation codé en Python et implémenté dans la version industrielle de l'estimateur de propriétés pneus.

- Un rapport de stage incluant un état de l'art, une description de l'approche développée, et les résultats des tests réalisés.

Bénéfices :

- Etre intégré(e) à une équipe multi-disciplinaire d'ingénieurs et docteurs-ingénieurs, développant des services innovants dans le domaine de la mobilité connecté, et organisée en mode start-up au sein d'un grand groupe industriel.

- Une première expérience dans les domaines attractifs de l'estimation / modélisation « data-driven » et de la mobilité connecté qui vous permettront d'appliquer et développer un large spectre de compétences (traitement du signal, filtrage de données, machine learning, ajustement de modèles, dynamique véhicule, modélisation pneu, etc…).

- Bénéficier de l'expertise de nombreux experts du centre de technologie de Michelin dans différents domaines (simulation, traitement du signal, dynamique véhicule, analyse de performances, etc...).

Profil et compétences techniques recherchées :

- Etudiant(e) niveau Master 2 avec une spécialisation en mathématiques appliquées dans un des domaines suivants : automatique, traitement du signal, data science, mécanique.

- De bonnes connaissances dans au moins un des domaines suivants :

  • o Représentations d'états et filtrage de Kalman
  • o Ajustement de modèles (Moindres carrés, Optimisation non linéaire)
  • o Machine learning

- De bonnes connaissances et une expérience de développement sous environnement Python sont requises.

- Des connaissances en dynamique véhicules seraient un plus.

- Une connaissance de GitLab serait également un plus.

Informations générales :

- Durée du stage : 5-6 mois

- Démarrage : Entre fin Janvier et fin Avril 2022.

- Localisation : Centre de technologies de Michelin, Clermont-Ferrand - France Contact :

- Pour postuler à cette offre, veulliez adresser un CV et une lettre de motivation sur le site de recrutement Michelin

Subject : Development of virtual sensors for the estimation of vehicle and tire physical variables

General Context :

During the next half century, the development of new information and communication technologies (ICT) tools should enable cars to be operated in a fully autonomous mode as well as in a combined humanmachine mode (better than the one we currently know). In this context, future cars will be more and more based on innovative control algorithms to ensure autonomous functions, to improve car performances, to optimize occupant comfort and, more importantly, to increase passenger as well as pedestrian safety. Knowing tire properties evolutions is key to develop such algorithms as well as predictive maintenance capabilities. Those properties must be computed through an estimation chain thanks to parameters or intermediate physical variables that must be estimated. Thus an accurate estimation of such parameters is nowadays an important research topic.

Mission :

The objective of this internship is to develop an algorithm in order to improve the current estimations of one of these parameters (to be chosen according to candidate profile and project priorities at internship starting date):

  • Vehicle mass
  • Tire efforts & torques
  • Tire-ground slip

The internship will include: (i) The development of a prototype of algorithm; (ii) the validation of its performance thanks to real vehicle data; (iii) the implementation of the suggested algorithm into the industrial version of the tire properties estimator for a large scale validation on real data.

Deliverables :

The expected deliverables of the internship are:

- An estimation algorithm coded in Python language and implemented in industrial version of tire properties estimator.

- A report including a state of the art, the description of the developed approach, and the results of performance tests.

Benefits for the candidate:

- Being part of a team of engineers and PhD-Eng. developing new services in the field of connected mobility and organised in a start-up like mode.

- Working on an attractive theme in the field of data-driven estimation/modelling and connected mobility which will enable the candidate to apply and develop a large scope of skills (signal processing and filtering, Machine Learning, Model Fitting, vehicle dynamics, tire modelling etc...)

- Contact/support with several engineers being part of the Michelin Technology center (simulation, signal processing, vehicle dynamics, performance analysis, etc...)

Candidate profile and desired skills :

  • Student in M2 level from an engineering school with a specialty in applied mathematics (automatic control, signal processing, data science) or mechanical engineering.
  • A good knowledge and understanding of at least one of these three domains is required:
    • state-space representations and kalman filtering
    • Model fitting (Least-squares, Non-Linear optimisation)
    • Machine learning
  • Good Knowledge and experience of Python development environments is also required.
  • Knowledge in vehicle dynamics is a plus but not mandatory.
  • Knowledge of Gitlab is a plus

General information :

  • Internship duration : 5-6 months starting from January 2021.
  • Localisation : Technology center of Michelin near Clermont-Ferrand - France

Application :

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Michelin, une entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l'expérience employé !

  • Une note de 93/100 à l'index de l'égalité femmes-hommes
  • N°2 au classement Glassdoor, des Meilleurs Employeurs France en 2021 !
  • N°1 au classement Happy Trainees de Choose My Company, avec 94,8 % des stagiaires et alternants qui nous recommandent


Pour en savoir plus sur le Groupe : https://recrutement.michelin.fr

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Salaire et avantages

Salaire : Salaire selon profil


Référence : R-2021038248


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