Observé chez
Ingénieur Recherche IA Maintenance Prédictive
Ferroviaire
Informatique
Pythonscikit-learnPyTorchTensorFlow
Rôle
Contribue à la recherche et au développement de méthodes d’intelligence artificielle fiables pour la maintenance prédictive des équipements ferroviaires en se concentrant sur la quantification de l’incertitude des modèles appliqués aux séries temporelles.
Technologies
Pythonscikit-learnPyTorchTensorFlow
Entités
Data Science & Intelligence ArtificielleData Science
Contextes
Ferroviaire
Compétences
Apprentissage statistiqueAnalyse de donnéesSéries temporellesMéthodes probabilistesRecherche appliquéeConformal Prediction
Challenges détectés
3 enjeuxLes principaux enjeux identifiés chez Alstom, avec les technologies et compétences associées.
- 01Optimisation
Développer des algorithmes d’IA fiables pour la maintenance prédictive ferroviaire
Technologies clés
Pythonscikit-learnPyTorchTensorFlowCompétences clés
Apprentissage statistiqueAnalyse de donnéesSéries temporelles - 02Conformité
Quantifier l’incertitude des modèles d’IA appliqués aux séries temporelles
Compétences clés
Conformal Prediction - 03Croissance
Valoriser les travaux de recherche et contribuer à l’état de l’art sur l’IA de confiance
Compétences clés
Recherche appliquée



