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STAGE - Ingénieur modélisation du fonctionnement d’un équipement à l’aide du Deep Learning (F/H)

Le 10 février

Critères de l'offre

  • Assistant ingénieur (H/F)
  • Saint-Quentin-en-Yvelines (78)
  • Stage - Durée : 6 mois
  • Temps Plein
  • Traitement d'informations orales ou écrites , Relationnel
  • Niveau d'études : Diplôme de grande école d'ingénieur

Description du poste

New AREVA devient Orano : notre valeur, c'est la somme de vos talents !

Notre expertise unique sur le cycle du combustible nucléaire, mondialement reconnue, 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, la logistique, le démantèlement, l'ingénierie, jusqu'au nucléaire médical.

Les 16 000 collaborateurs du groupe mettent leur expertise, leur maîtrise des technologies de pointe, leur recherche d'innovation et leur exigence absolue en matière de sûreté et de sécurité au service de leurs clients en France et dans le monde.

Du technicien de conduite d'installation, à l'ingénieur d'études ou au chef de projet international, Orano recrute annuellement plus de 800 nouveaux collaborateurs.

Rejoignez- nous !

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.

Description du profil

Profil : Ecole d'ingénieurs généraliste avec une domaine mathématique, Universitaire en modélisation mathématique/physique

Niveau requis : dernière année d'école d'ingénieur ou équivalence avec double compétence en modélisation physique et mathématique (en relation avec l'intelligence artificielle).

Compétences recherchées:

- autonomie et curiosité scientifique,
- sens physique,
- rigueur dans la démarche,
- analyse critique des résultats,
- qualités relationnelles (ouverture d'esprit, interactions avec les membres de l'équipe et les experts Orano...)
- proactivité pour contourner des difficultés,
- bonne expression orale et qualité rédactionnelle,
- une connaissance en informatique et machine learning (Python, Scikit-Learn, Keras, etc.)

Poste basé sur le site de Saint Quentin en Yvelines (78), établissement qui est soumis à enquête administrative.

Durée : 6 mois
Date de début : Février/Mars 2019

Référence : job1084871