Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : LS2N / Desoutter
Durée : 36
Contact : philippe.leray@univ-nantes.fr
Date limite de publication : 2018-08-31

Contexte :
L’équipe DUKe (Data User Knowledge) du LS2N, UMR CNRS 6004, est l’une des principales équipes du laboratoire dans le thème « science des données et de la décision ».
L’équipe RoMaS (Robots and Machines Manufacturing and Services) effectue des travaux de recherche concernant la modélisation et l’identification de robot et de machine, ainsi que l’optimisation de procédés de fabrication mécanique.

L’entreprise CP – Desoutter est spécialisée dans le développement d’outillage pour l’industrie. Son Technocentre, situé à Nantes, est chargé de développer des systèmes de vissage et de perçage à forte valeur ajoutée.
Dans son challenge Desoutter 4.0, l’entreprise souhaite passer un nouveau cap et proposer à ses clients de nouvelles fonctions d’intelligences pour ses visseuses connectées.

Sujet :
Dans ce contexte, nous recrutons pour septembre prochain, un doctorant CIFRE travaillant sur le développement d’approches hybrides, couplant les techniques d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning (modèles graphiques probabilistes) à des modèles mécaniques du procédé et des défaillances de la machine pour la maintenance des moyens de vissage.

Profil du candidat :
Informatique, science des données
ET/OU
Mécanique, technologie
Le candidat (Ingénieur ou Master2) devra avoir des compétences fortes dans l’un de ces deux domaines, et porter un intérêt certain pour le second.

Formation et compétences requises :
Informatique, science des données
ET/OU
Mécanique, technologie
Le candidat (Ingénieur ou Master2) devra avoir des compétences fortes dans l’un de ces deux domaines, et porter un intérêt certain pour le second.

Adresse d’emploi :
LS2N & Desoutter, Nantes

Document attaché : sujet-de-these-CIFRE-Desoutter.pdf