Stage - Ingénieur Projet Machine Learning - H / F

SUEZ; Brest; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de consulting recherche un stagiaire en machine learning à Brest. Le stage de 5 à 6 mois comprend des missions de test et d'amélioration d'un prototype lié à la prévision des courants marins. Le candidat doit maîtriser Python et ses bibliothèques, avec de bonnes capacités d'analyse et un goût pour le travail en équipe. Ce stage est une opportunité d'approfondir des compétences techniques dans un environnement dynamique et innovant.

Qualifications

• Expérience en traitement de données, notamment via des techniques de machine learning et de deep learning.
• Connaissances en données environnementales ou en traitement de données matricielles constituant un plus.

Responsabilités

• Tester différentes configurations du prototype de machine learning.
• Implémenter plusieurs améliorations du système de machine learning.

Connaissances

Python

TensorFlow

Scikit-learn

Pandas

Matplotlib

Seaborn

Formation

Étudiant en dernière année d’école d’ingénieur

Description du poste

VOTRE MISSION

ACTIMAR est une filiale de SUEZ Consulting, spécialisée en études météo-océaniques, en services d’océanographie opérationnelle, et en déploiement et valorisation de mesures par radars océanographiques. Au bénéfice de l’environnement marin dans un secteur hautement technologique et en constante évolution, ACTIMAR concentre ses activités dans le développement de produits et services innovants adaptés aux besoins des professionnels et des usagers de la mer.

Contexte du stage

Plusieurs centres météorologiques mondiaux produisent des prévisions de courants de surface à court terme (typiquement la semaine). Malgré l’amélioration continue des performances de ces systèmes, différentes sources d’erreurs subsistent.

Dans ce contexte, ACTIMAR a développé un outil de machine learning permettant de reconstruire une prévision de courant optimisée, en combinant plusieurs prévisions existantes.

Cet outil est aujourd’hui au stade de prototype.

Le stage a pour objectif de tester différentes configurations de cet outil et d’y implémenter plusieurs améliorations, tout en évaluant précisément leurs impacts.

Missions

Phase 1 – Prise en main et évaluation du prototype

• Appropriation du prototype développé par ACTIMAR
• Travail sur un modèle basé sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
• Tests de différentes configurations du système, notamment :
• le nombre de paramètres,
• la nature des variables utilisées en entrée
• Évaluation des performances par comparaison avec une solution de référence

Phase 2 – Amélioration du système

• Implémentation de plusieurs améliorations du système de machine learning
• Évaluation des apports de ces améliorations selon les mêmes métriques que celles utilisées lors de la première phase

VOTRE PROFIL

• Étudiant en dernière année d’école d’ingénieur
• Formation et expérience en traitement de données, notamment via des techniques de machine learning et de deep learning
• Des connaissances en données environnementales ou en traitement de données matricielles constituent un plus

Compétences techniques et personnelles

• Maîtrise du langage Python
• Maîtrise des bibliothèques de machine learning : TensorFlow, Scikit-learn, etc.
• Utilisation des outils de manipulation de données : Pandas
• Outils de visualisation : Matplotlib, Seaborn
• Bonne capacité d’analyse
• Force de proposition
• Bonne aptitude au travail en équipe

Informations pratiques

• Durée du stage : 5 à 6 mois
• Lieu : ACTIMAR, 36 quai de la Douane, 29200 Brest

Chez SUEZ Consulting, nous pensons que la diversité est un vecteur d'innovation et de performance façonnant un environnement durable. Les décisions en matière de recrutement sont prises sans considération de race, de couleur, de religion, d'origine nationale ou ethnique, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité ou d'expression de genre, d'âge ou de handicap.

Suez préserve l’équilibre entre vie professionnelle et privée, et s’engage sur la QVT. BU : Water Division - Consulting, Air & Climate SolutionsCATEGORY : Skilled Employees