La branche GPSE-MCA élabore des notes sur les paramètres de fiabilité des matériels modélisés dans les modèles EPS (Étude Probabiliste de Sûreté). Ces données sont établies à partir du retour d’expérience (REX) concernant les évènements fortuits ou programmés (défaillances, intervention etc.). Les calculs suivent une méthode définie par EDF R&D, garantissant la cohérence et la fiabilité des résultats. Les paramètres calculés sont ensuite intégrés aux modèles EPS, éléments essentiels pour la démonstration de sureté et les appuis aux sites.
Actuellement, les paramètres de fiabilité des pompes PTR (Traitement et Réfrigération eau des Piscines) utilisés dans les modèles EPS se basent sur un REX ancien, ce qui pourrait remettre en cause la bonne représentativité des données et des modèles probabilistes.

Objectif du stage :
Réaliser une étude sur les pompes PTR afin d'établir de nouveaux paramètres de fiabilité pour les EPS. L'étude devra faire l'objet d'une note de fiabilité associée.

Missions principales :
- Analyser le processus actuel et identifier des axes d'amélioration
- Extraire le REX relatif aux pompes PTR
- Analyser le REX
-Échanger sur des sujets techniques avec les experts matériels
- Calculer les paramètres de fiabilité
- Rédiger une note de fiabilité associée

Le/la candidat(e) idéal(e) est un(e) étudiant(e) en dernière année de formation BAC+5 en génie mécanique, matériaux, robinetterie, chaudronnerie ou ingénierie industrielle. Il/elle possède de solides bases techniques et une véritable appétence pour les problématiques de fiabilité, de performance des équipements et d’analyse de données.

Doté(e) d’un esprit d’analyse développé, il/elle sait manipuler des données techniques, interpréter des résultats, identifier des écarts et proposer des recommandations pertinentes.

Rigoureux(se), méthodique et autonome, il/elle est capable de travailler au sein d’un environnement industriel exigeant, d’interagir avec différents interlocuteurs (experts, exploitants, ingénieurs d'études) et de rendre compte clairement de ses avancées.

Une bonne maîtrise des outils numériques (Excel avancé, logiciels de modélisation ou de calcul, bases de données techniques) est fortement appréciée. La curiosité, la capacité à apprendre rapidement et l’envie de contribuer à l’amélioration de la fiabilité des équipements seront des atouts majeurs.