Prácticas curriculares del estudio Máster en Decision Making and Innovation 2.0 (Universidad de Alcalá)

¿Qué ofrece la empresa?

  • 1 plaza de prácticas en Airbus Defense and Space
  • Bolsa de ayuda de 1,000,00€ brutos mensuales
  • 8h. diarias en Jornada completa
  • Centro de prácticas en España: Pº de John Lennon, s/n, 28906 - Getafe (Madrid)

¿Qué perfil busca la empresa?

  • Titulado universitario de grado o Titulado universitario pre-Bolonia: Grado en Ingeniería Aeroespacial
  • Competencias en Idiomas: nivel C1 de Inglés.

Plan de formación propuesto

Airbus es una compañía internacional pionera en la industria aeroespacial. Son lideres en el diseño, fabricación y entrega de productos, servicios y soluciones aeroespaciales a clientes a escala global

Entendemos que hay poder en las personas, pero creemos que hay un poder mucho mayor en la colaboración y el trabajo en equipo. Buscamos crear lugares de trabajo atractivos e inclusivos, donde todos tengan la libertad de hablar y escucharse mutuamente con una mente abierta

El estudiante obtendrá conocimientos sobre Análisis de Datos

Objetivos de la formación

This TFM (Trabajo Fin de Máster) will be centered on exploiting the data available from different aircraft to cluster missions based on real flight parameters. The aim is to select the most suitable machine learning technique to group missions with similar patterns.
Index
1.            Objective and scope
2.            State of the art for Machine Learning
3.            Select  the Machine Learning technique applied to aircraft mission analysis
4.            Implementation to a real data set
5.            Results validation and comparison
6.            Conclusions
7.            Way forward

Tasks:

1. Structural Integrity and Structural Health Monitoring training and familiarization
2. Setup and training of the programming tool selected and the environment
3. Define the objective and scope of the TFM project
4. Literature review of the state of the art for Machine Learning, specially linked to structures/loads
5. Select  the Machine Learning technique applied to aircraft mission analysis
6. Decide and prepare the real data set used for the project
7. Prepare and Implement the selected machine learning technique.
8. Validate the results and compare them with expected from other techniques, previous exercise or experience
9. Analysis of the results and conclusions
10. Propose a way forward

 

Aptitudes de los candidatos

  • Grado en ingeniería aeroespacial, industrial o similar.
  • Proactividad
  • Orientación al cliente y a resultados
  • Habilidades para estar en contacto con un contexto internacional