Stage Data Science: Débruitage et Décomposition Séries DAS

BRGM; Orléans; On-site; EUR 7,800 - 12,000; Full time

Job summary

Le BRGM recherche un stagiaire Master 2 ou école d'ingénieur pour développer des méthodes de débruitage et de séparation des composantes réversibles et irréversibles dans des séries temporelles DAS issues de fibre optique.

Vous exercerez des approches STL, VMD/EMD et apprentissage profond (scikit-learn, PyTorch) en Python, et collaborerez avec des géophysiciens et le projet ANR SITcomOptics (BRGM, SNCF Réseau).

Qualifications

• Étudiant(e) en Master 2 ou école d'ingénieur avec solide pratique de la programmation scientifique en Python et bibliothèques usuelles (NumPy, Pandas, Matplotlib) et apprentissage automatique (scikit-learn, PyTorch).
• Bonne familiarité avec le traitement du signal et la décomposition de séries temporelles; atout pour les signaux DAS.

Responsibilities

• Proposer et implémenter des méthodes de débruitage et de séparation des composantes réversibles et irréversibles dans des séries DAS.
• Modéliser la composante réversible via covariables environnementales et définir des plages normales (baseline) pour identifier les écarts.
• Travailler en interaction étroite avec des ingénieurs géophysiciens et partenaires du projet ANR SITcomOptics (BRGM, SNCF Réseau).

Skills

Python

NumPy

Pandas

Matplotlib

scikit-learn

PyTorch

Traitement du signal

Décomposition temps-fréquence

Communication scientifique

Education

Master 2 ou école d'ingénieur

Tools

PyTorch

scikit-learn

Job description

Le BRGM recherche un stagiaire Master 2 ou école d'ingénieur pour développer des méthodes de débruitage et de séparation des composantes réversibles et irréversibles dans des séries temporelles DAS issues de fibre optique.

Vous exercerez des approches STL, VMD/EMD et apprentissage profond (scikit-learn, PyTorch) en Python, et collaborerez avec des géophysiciens et le projet ANR SITcomOptics (BRGM, SNCF Réseau).