Présentation de la société : SNCF

La sécurité des circulations ferroviaires repose sur la détection continue des circulations sur une portion de voie par des systèmes comme le circuit de voie composé d'un émetteur et d'un récepteur connectée aux fils de rail.

Lorsqu'une circulation se trouve sur le circuit de voie, les essieux du train relient électriquement les deux fils de rail, ce qui crée un shuntage (court-circuit) aux bornes de l'émetteur. Ainsi, le récepteur ne détecte plus le signal et indique l'occupation de la portion de voie. Si le contact électrique entre le rail et la roue n'est plus assuré, la circulation n'est alors plus détectée par le CdV : on parle alors de deshuntage.

Le déshuntage est donc un évènement redouté car il peut conduire aux 5 grands risques ferroviaires : nez à nez, prise en écharpe, rattrapage, déraillement, obstacle

Il est alors essentiel de comprendre les causes et les circonstances des incidents pour anticiper et réduire ces événements. Le stagiaire travaillera au sein de l'équipe responsable du circuit de voie pour mener des analyses approfondies des données relatives aux incidents de déshuntage, fournir une analyse approfondie des incidents de déshuntage sur les circuits de voie, en utilisant des outils de data analysis pour identifier les tendances et les facteurs de risque.

Missions

Spécialité :

Informatique/Analyse des données

Description du poste :

Comprendre les problématiques métier et analyse des études internes SNCF concernant le sujet

Structurer et nettoyer les jeux de données pour garantir leur qualité et leur cohérence

Étudier les corrélations entre les incidents de déshuntage et différents paramètres (conditions climatiques, type de matériel roulant, caractéristiques des voies, etc.) Élaborer des tableaux de bord et des rapports de suivi des incidents à destination des équipes de sécurité et de gestion des risques

Produire des modèles statistiques pour évaluer la probabilité de survenue des incidents

Profil recherché

Bac+5 Analyse des données

Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement

Rigueur et sens de l'organisation

Connaissances spécifiques :

Bonne capacité d'abstraction et d'apprentissage

Bonne expérience des outils d'analyse de données (Python, R, Excel, …) Connaissances en statistique et modélisation prédictive

Bonne capacité de synthèse et de présentation de résultats

La connaissance du secteur ferroviaire est un plus