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Alternance Modélisation en Data Science F/H

Le 30 juillet

Critères de l'offre

  • Montigny-le-Bretonneux (78)
  • Alternance / apprentissage - 12 mois
  • Temps Plein
  • Domaines d'expertise : Modélisation , Data science , Logistics , Instrumentation , Law Voir plus , BDD , Relevé , Chimie , Nucléaire , Innovation , Aménagement , Support , Mechanics , Decision Making , Civil engineering , Matériaux , Combustible , Conduite de projet , Demonstration , Recycling , Learning , Assistance , Démantèlement , Médical , Sûreté , Régime transitoire , Installation général , Projets complexes , Milieu industriel , Mines , Gestion des projets , Problem Solver , Titres , IA , ANSYS , ACM , Evacuation Voir moins

L'entreprise : Orano

Orano : donnons toute sa valeur au nucléaire !
Notre expertise unique sur le cycle du combustible nucléaire nous permet de proposer à nos clients des produits et des services à forte valeur ajoutée, depuis les mines, la chimie de l'uranium, l'enrichissement, le recyclage, l'ingénierie, le démantèlement, la logistique, jusqu'au nucléaire médical.
Les 16000 collaborateurs du groupe mettent leur expertise, leur maîtrise des technologies de pointe, leur recherche d'innovation et leur exigence absolue en matière de Sûreté au service de leurs clients en France et dans le monde.
Du technicien de conduite d'installation à l'ingénieur d'études et au chef de projet international, Orano recrute annuellement plus de 800 nouveaux collaborateurs.
Spécialiste mondial de l'ingénierie du cycle du combustible, la BU Orano Projets conçoit et réalise des projets complexes. Forte de nombreuses références, en France et à l'international, elle dispose d'une large palette de métiers et d'expertises : calcul, mécanique, procédés chimiques, matériaux, instrumentation, génie civil, installation générale… mais aussi gestion de projet et métiers d'assistance aux projets. Fortement innovante tant par ses techniques de conception que par les objets auxquels elles s'appliquent, la BU Orano Projets contribue au développement du groupe Orano à l'international, notamment en Asie au travers de projets majeurs.

Description du poste

L'intelligence artificielle sous toutes ses formes connait un regain d'intérêt dans l'ensemble des industries de nos jours pour modéliser, analyser et prédire le comportement de systèmes complexes ne répondant pas à des lois de comportement « simples ». Le procédé de traitement des combustibles usés de La Hague met en jeu une multitude de physiques interagissant la plupart du temps entre elles et souvent sur des problématiques transitoires. Cette typologie rend complexe le développement d'un modèle représentatif basé sur les équations physiques pour reproduire les enregistrements des capteurs sur site. Dans ce contexte, Orano Projets souhaite tester la réponse d'un modèle d'apprentissage (Deep Learning) sur un équipement de La Hague en régime transitoire.

Au sein de la section « Modélisation du Procédé» du département « Procédé, Aménagement et Matériaux», le/ la stagiaire aura pour mission de tester des modèles d'apprentissage sur un équipement spécifique de La Hague afin d'évaluer le potentiel de ces nouvelles techniques et d'ouvrir des perspectives de développement futur.

Ce stage se déroulera selon les étapes suivantes :

  • Prise en main de la problématique et compréhension du fonctionnement de l'équipement (physiques mises en jeu, etc.) ;
  • Interfaçage avec le métier procédé pour extraire de la base de données les relevés sur différentes périodes afin de constituer une DB fiable pour l'utilisation du Deep Learning;
  • Analyse des paramètres à considérer pour l'apprentissage ;
  • Prise en main de l'outil de Deep Learning développé en interne et application sur l'équipement identifié ;
  • Suivant l'avancement, perspectives d'évolution de l'outil et test d'outils plus « industriels » (Pseven par exemple) ;
  • A l'issue du stage, un rapport résumant les compétences développées, la méthodologie mise en place, bonnes pratiques et les principaux résultats sera rédigé.

Le Service modélisation du Procédé intervient en support aux équipes Procédé, de Sûreté (démonstration de sûreté), au dimensionnement d'équipements divers et variés et à l'analyse de leur fonctionnement (situations incidentelles et accidentelles). A ce titre, elle met en œuvre des modèles physiques (Fluent, ANSYS, ACM - solveur d'équations algrébro-différentielles), etc …

Un des développements en essor chez Orano Projets porte sur la data science. Nous avons pour ambition de développer cette activité dans l'équipe en développant des outils d'aide à la prise de décision pour les métiers, de subrogeâtes modèles ou encore pour analyser le fonctionnement d'équipements.

Description du profil

L'intelligence artificielle sous toutes ses formes connait un regain d'intérêt dans l'ensemble des industries de nos jours pour modéliser, analyser et prédire le comportement de systèmes complexes ne répondant pas à des lois de comportement « simples ». Le procédé de traitement des combustibles usés de La Hague met en jeu une multitude de physiques interagissant la plupart du temps entre elles et souvent sur des problématiques transitoires. Cette typologie rend complexe le développement d'un modèle représentatif basé sur les équations physiques pour reproduire les enregistrements des capteurs sur site. Dans ce contexte, Orano Projets souhaite tester la réponse d'un modèle d'apprentissage (Deep Learning) sur un équipement de La Hague en régime transitoire.

Au sein de la section « Modélisation du Procédé» du département « Procédé, Aménagement et Matériaux», le/ la stagiaire aura pour mission de tester des modèles d'apprentissage sur un équipement spécifique de La Hague afin d'évaluer le potentiel de ces nouvelles techniques et d'ouvrir des perspectives de développement futur. Ce stage se déroulera selon les étapes suivantes :

Prise en main de la problématique et compréhension du fonctionnement de l'équipement (physiques mises en jeu, etc.) ;
Interfaçage avec le métier procédé pour extraire de la base de données les relevés sur différentes périodes afin de constituer une DB fiable pour l'utilisation du Deep Learning
Analyse des paramètres à considérer pour l'apprentissage ;
Prise en main de l'outil de Deep Learning développé en interne et application sur l'équipement identifié ;
Suivant l'avancement, perspectives d'évolution de l'outil et test d'outils plus « industriels » (Pseven par exemple) ;
A l'issue du stage, un rapport résumant les compétences développées, la méthodologie mise en place, bonnes pratiques et les principaux résultats sera rédigé.

Salaire et avantages

Salaire : Salaire selon profil


Référence : ALT20R3-3241-4035