Stage - Modélisation de Débits à Partir de Projections Climatiques H/F

RTE; Paris; On-site; EUR 12,000 - 19,000; Full time

Benefits offered by this job

Gratification mensuelle attractive

Prise en charge des frais de transport

Indemnité repas

Aide au logement (sous conditions)

Job summary

RTE recherche un stagiaire en data science pour travailler sur des modèles Deep Learning appliqués à des jeux de données météorologiques et hydrologiques. Le stage dure environ 6 mois, à partir de mars 2027, et se déroule à La Défense.

Vous collaborez avec deux équipes pluridisciplinaires et vous travaillerez sur l’amélioration des modèles et la création de jeux de données, avec un fort accent sur les enjeux climatiques et énergétiques.

Qualifications

• Étudiant en dernière année d'école d'ingénieur ou candidat Bac+5 en data science / IA / mathématiques appliquées ou informatique.
• Connaissances en modèles de deep learning et en Python.
• Intérêt marqué pour les enjeux énergétiques et le fonctionnement du système électrique.

Responsibilities

• S'approprier le modèle Deep Learning existant et optimiser ses paramètres.
• Créer un nouveau jeu de données d'apprentissage en modifiant la résolution spatiale.
• Tester d'autres architectures IA (notamment les GNN) et étudier les influences hydrauliques dans les vallées.

Skills

Python

Deep learning

Data science

Analyse de données

Education

Master / Bac+5 en data science

Job description

Lieu : La Défense
Durée et/ou période du stage : 6 mois à partir de mars 2027

Le système électrique est impacté par la météo et, pour en tenir compte dans ses études prospectives, RTE s'appuie sur des données météo (température, vent, rayonnement...) issues de projections climatiques, afin d'étudier de très nombreuses situations météorologiques tout en tenant compte du réchauffement climatique prévu pour les décennies à venir.

Ce jeu de données (appelé PECD4.2) ne contient pas encore de variables hydrologiques (ni débit ni température d'eau des rivières) alors que ces paramètres impactent la production hydraulique et la disponibilité des centrales nucléaires situées en bord de rivière.

Pour y remédier, des équipes de RTE ont développé des modèles pour simuler des débits cohérents avec ce jeu de données météo. L'objectif de ce stage est d'améliorer un de ces modèle et d'en développer de nouveaux avec des méthodes de Deep Learning.

Les principales missions lors de ce stage consisteront dans un premier temps à :

• S'approprier le modèle déjà existant (modèle Deep Learning appris sur des simulations issues de modèles hydrologiques représentant le sol et les écoulements d'eau) et chercher à en améliorer les paramètres
• Créer un nouveau jeu de données d'apprentissage (en changeant leur résolution spatiale) afin d'entraîner un nouveau modèle dans le but d'améliorer les performances et le réalisme des débits obtenus.

Selon les résultats de ces premières étapes et le temps restant, vous pourrez creuser d'autres aspects:

• Tester d'autres architectures IA (en particulier les GNN)
• Etudier les influences au sein des vallées hydrauliques (comment l'eau s'écoule d'un point amont vers un point aval), comprendre si les modèles IA les représentent correctement ou comment on pourrait les forcer à bien les prendre en compte
• Réfléchir à rajouter des influences anthropiques (prélèvements pour l'agriculture et retenues d'eau dans les lacs) sur ces débits simulés pour qu'ils représentent mieux la réalité des débits observés.

En tant que stagiaire, vous serez co-encadré(e) par un binôme pluridisciplinaire issu de 2 équipes différentes :

• l'équipe Climat de la Direction R&D, travaillant notamment sur l'évolution du climat et ses impacts sur les moyens de production et sur les infrastructures du réseau électrique.
• le service IA Grid de la Direction « Données, Intelligence Artificielle et Analyses » (DIA²), spécialiste des outils d'intelligence artificielle.

Vous êtes actuellement étudiant en dernière année d'école d'ingénieur ou vous suivez un cursus universitaire en Bac +5 en data science, IA, mathématiques appliquées ou informatique avec un intérêt marqué pour les enjeux énergétiques.

• Vous disposez de connaissances en modèles de deep learning et en python.
• Vous avez une appétence pour les sujets du changement climatique d'une part et du fonctionnement du système électrique d'autre part.
• Vous savez faire preuve de créativité, d'autonomie et de rigueur.
• Vous avez une bonne capacité d'analyse et de recul sur les résultats.

En nous rejoignant, vous intégrez une entreprise engagée dans votre réussite et tournée vers l'avenir :

• - L'opportunité de contribuer à des projets concrets, innovants et à fort impact
• - Une gratification mensuelle attractive, déterminée en fonction de votre niveau d'études
• - Un accompagnement par un tuteur dédié tout au long de votre stage pour favoriser votre montée en compétences
• - Jusqu'à 5 jours de congés rémunérés, selon la durée de votre stage
• - Des avantages complémentaires : prise en charge des frais de transport, indemnité repas et aide au logement (sous conditions).
• - De réelles perspectives d'avenir : possibilité de poursuivre votre parcours chez RTE (embauche ou poursuite en alternance)...

...Si le courant passe, ça peut durer longtemps !

Dans le cadre des activités relatives à l'emploi proposé, vous pouvez être amené(e) à accéder à un (ou des) site(s) relevant de la responsabilité de RTE. A cette fin et dans le respect des articles R1332-22-1 et suivants du Code de la Défense, nous vous informons qu'une enquête administrative est susceptible d'être réalisée à notre demande par l'autorité administrative, afin de vérifier qu'aucun fait vous concernant n'est incompatible avec l'accès envisagé.