Stage – Validation SCADA des vents et Modèles Extrêmes

Siemens Energy; Saint-Étienne-du-Rouvray; On-site; EUR 8,900 - 13,000; Full time

Job summary

Stage – Validation des modèles de réanalyse atmosphérique par données SCADA éoliennes : vents extrêmes et modèles prédictifs avancés, à Rouen / Paris La Défense, France.

Intégré(e) aux équipes R&D de Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) et potentiellement collaborant avec l'École Polytechnique, l'ISAE-SUPAERO et France Énergies Marines pour développer des méthodes probabilistes et des approches d'apprentissage automatique appliquées aux vents et aux charges des éoliennes.

Qualifications

• Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur.
• Formation en mathématiques appliquées, mécanique des fluides, physique atmosphérique, statistiques ou science des données.
• Solides connaissances en probabilités, statistiques et analyse de séries temporelles.
• Très bonne maîtrise de Python ; MATLAB apprécié.
• Intérêt pour les statistiques des extrêmes, l'apprentissage automatique et la météorologie.
• Rigueur scientifique, autonomie et capacité d'analyse.
• Encadrement et environnement de travail

Responsibilities

• Valider les réanalyses et généraliser une méthodologie SCADA/réanalyses.
• Quantifier les biais, incertitudes et dépendances géographiques et saisonnières.
• Développer des approches probabilistes non stationnaires et des méthodes d'apprentissage automatique.
• Explorer des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique.
• Corriger les réanalyses et estimer les probabilités d'événements extrêmes.
• Évaluer la robustesse des méthodes sur différents sites et périodes.

Skills

Probabilités

Statistiques

Analyse de séries temporelles

Python

MATLAB

Education

Master 2

Dernière année d'école d'ingénieur

Tools

Python

MATLAB

Job description

Stage – Validation des modèles de réanalyse atmosphérique par données SCADA éoliennes : vents extrêmes et modèles prédictifs avancés, à Rouen / Paris La Défense, France.

Intégré(e) aux équipes R&D de Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) et potentiellement collaborant avec l'École Polytechnique, l'ISAE-SUPAERO et France Énergies Marines pour développer des méthodes probabilistes et des approches d'apprentissage automatique appliquées aux vents et aux charges des éoliennes.