Agentic AI and Predictive Maintenance Engineer Intern

Company

RENAULT s.a.s.

Job Description

Contexte et environnement de travail :

Renault poursuit son engagement envers les jeunes au travers de la formation par l’alternance et les stages. Cette politique volontariste positionne Renault comme un des contributeurs majeurs au développement de l’apprentissage en France. Dans le cadre de votre stage, vous serez suivi par le service Emploi, compétences et Politiques Jeunes et plus particulièrement au sein des relations écoles et de la marque employeur de Renault.

Au sein du service Maintenance 4.0 & Control Tower, vous rejoindrez une équipe dynamique au cœur de la transformation digitale du secteur automobile.

Dans un contexte industriel à haute technicité, l'intelligence artificielle et la valorisation des données sont devenues de véritables leviers d'innovation pour optimiser nos usines de demain. Vous participerez activement au déploiement de solutions d'IA avancées (Machine Learning et IA Générative/Agentique) adaptées aux contraintes du terrain. En travaillant aux côtés d'experts de la data, de la maintenance et du digital, vous serez au centre de projets innovants visant à réinventer la performance opérationnelle et le diagnostic industriel.

Vos missions :

En collaboration avec les équipes Data et les experts Métiers, votre mission principale sera de concevoir, développer et automatiser des solutions intelligentes pour anticiper les pannes et assister les équipes de maintenance dans leurs prises de décision.

Vos Responsabilités Principales

1. Maintenance Prédictive & Fiabilisation des Moyens

• Analyser de larges volumes de données industrielles (séries temporelles, logs automates) pour modéliser le comportement des équipements critiques, notamment les systèmes de convoyage et les variateurs de vitesse.
• Développer des algorithmes de Machine Learning pour anticiper les pannes, détecter les signaux faibles et analyser les pertes de communication réseau (ex. : détection et classification des défauts Profinet).
• Évaluer l'impact opérationnel de ces modèles sur la réduction des temps d'arrêt (TRG) et l'optimisation des plans de maintenance.

2. IA Agentique & Automatisation des Processus (GenAI)

• Explorer et concevoir des systèmes multi-agents (IA Agentique) capables de raisonner et d'assister les techniciens dans la résolution de problèmes (Root Cause Analysis).
• Créer des assistants intelligents (via des technologies comme Copilot Studio, LangChain ou des LLMs cloud) capables de croiser les remontées d'alertes avec la documentation technique et les historiques d'interventions.
• Automatiser le traitement quotidien des flux d'informations industrielles pour réduire les tâches manuelles à faible valeur ajoutée.

3. Déploiement Cloud & Pilotage de la Performance

• Participer à l'intégration de vos algorithmes dans notre environnement technologique (GCP, Docker, etc.).
• Développer et structurer des tableaux de bord (ou interfaces type Power Apps) pour restituer les prédictions de manière intuitive et guider l'action des équipes de maintenance en temps réel.

Qui êtes-vous ?

Étudiant(e) en dernière année d'École d'Ingénieurs ou de Master (Bac+5) avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques Appliquées ou Génie Industriel orienté Data.

Compétences Recherchées

• Informatique & Data : Solides compétences en programmation (Python, SQL) et en modélisation (Machine Learning, Time Series).
• Appétence pour l'IA Avancée : Fort intérêt pour l'IA Générative, les LLMs, les architectures agentiques, et la création de pipelines de données.
• Environnement Tech : Notions des environnements Cloud (GCP), de la conteneurisation, ou des plateformes d'automatisation.
• Intérêt pour l'Industrie du Futur : Envie de découvrir des architectures industrielles de pointe (IoT, réseaux industriels comme Profinet) et d'apporter des solutions concrètes au plus près du terrain.

Vous souhaitez participer à l’aventure de l’automobile de demain ? Rejoignez-nous ! 🚗💡

Job Family

Production Engineering

Contract Duration

6 months