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Vous souhaitez relever le défi d’une aviation décarbonée ?
Safran Aircraft Engines souhaite relever de nouveaux défis via une exploitation plus intensive des données récoltées en service, au bénéfice des compagnies aériennes clientes et conforme aux objectifs climatiques fixés par l’industrie aéronautique. En nous rejoignant, vous contribuerez à la réduction de l’empreinte carbone des activités aéronautiques par l’optimisation des opérations de maintenance.
L’objectif de ce stage est de développer un filtrage Bayésien sur les données des moteurs en exploitation. Ce filtrage a pour particularité de coupler des méthodes probabilistes avec le modèle thermodynamique usuellement utilisé au département performances moteurs.
Le recours à cette technique sert à pallier le problème de manque d’observabilité rencontré sur les données de flotte transmises par les compagnies aériennes : il n’y a pas assez de mesure pour identifier les performances modulaires de tous les modules du moteur avec les techniques classiques.
L’implémentation de ces méthodes permettra d’avoir une connaissance plus riche et plus précise des modes de dégradation des moteurs en flotte, ce qui permettra d’améliorer la planification de leur maintenance.
Intégré au service « Performances moteurs LEAP & CFM » vous travaillerez main dans la main avec les équipes de SafranTech, expertes dans le domaine des maths appliquées, et les équipes du support en flotte, expertes en Data Sciences.
Votre travail participera à construire les succès futurs de l’entreprise. La prise d’initiative sera encouragée.