STAGE Reconnaissance et classification artefacts imagerie puits

TotalEnergies

Pau

Sur place

EUR 10 000 - 15 000

Plein temps

14 jours+

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Résumé du poste

Une entreprise énergétique mondialement reconnue propose un stage en reconnaissance et classification des artefacts d'imagerie puits. Le stagiaire développera des outils d'apprentissage deep learning pour éliminer les artefacts des images. Ce stage de 6 mois, à débuter en février 2026 à Pau, nécessite un diplôme Bac+5 et des compétences en data sciences, machine learning, et codage Python. Une bonne maîtrise de l'anglais ou du français est requise.

Qualifications

Compétences en data sciences et machine learning.
Expérience en codage Python.
Capacité à communiquer en anglais ou en français.
Bonnes capacités de communication en anglais et français.

Responsabilités

Développer et tester des approches par apprentissage deep learning.
Reconnaître et supprimer automatiquement les artefacts sur les images de puits.
Tester le prototype sur des puits internes.

Connaissances

Data sciences

Machine Learning

Codage en Python

Anglais ou Français Courant

Formation

Diplôme Bac+5 en école d'ingénieur ou université

Description du poste

STAGE Reconnaissance et classification artefacts imagerie puits

TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d'énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité. Ses 105 000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, propre, fiable et accessible au plus grand nombre. Présent dans plus de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations pour contribuer au bien‑être des populations.

Aperçu du stage

Ce stage s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche lancé en 2024. Il consiste à développer des outils stratégiques pour l'interprétation des images de puits (BHI). L'un des objectifs du projet est de créer un système automatique de suppression des artefacts sur les images de type ultrasonique, en utilisant une base de données d'images annotées. Une première itération a été réalisée en 2025 afin d'évaluer la faisabilité et l'intérêt d'un tel outil. Cependant, avec un nombre limité de données à ce moment-là, il n'a pas pu être utilisé de manière systématique.

Responsabilités

Le stagiaire développera et testera une approche par apprentissage "deep learning" sur les images de puits. Son objectif sera de reconnaître automatiquement les artefacts et de les supprimer afin de poursuivre l'interprétation. Le prototype développé sera testé sur des puits internes à l'entreprise. Le stagiaire n'aura pas à effectuer lui‑même la labellisation, mais pourra être amené à fournir des conseils à l'équipe en charge de cette tâche.

Compétences techniques requises