Présentation de la société : TOTALENERGIES

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.

La Digital Factory de TotalEnergies est composée de 300 personnes, 30 Squads, 39% de femmes et 25 nationalités. Elle offre un environnement de travail international et interculturel en plein cœur de Paris, engagé dans la diversité et l'inclusion. Elle permet d'accélérer la production interne de solutions digitales pour les activités de la Compagnie dans les 130 pays où elle est présente.

Pour ce faire, elle allie l'agilité et l'esprit pionnier d'une entreprise technologique à la robustesse et à la rigueur d'une entité de production à grande échelle. Elle crée et déploie des solutions digitales sur l'ensemble des sites de la compagnie TotalEnergies afin de fournir une énergie propre, fiable et abordable au plus grand nombre.

Missions

Tu seras intégré(e) à la Data + AI Team de la TotalEnergies Digital Factory (TDF) , composée de plusieurs dizaines de Data Scientists qui participent à la construction de solutions d'aide à la décision basées sur les technologies de pointe dans l'IA, e.g. Machine Learning, Optimisation, Computer Vision pour tous les métiers de la compagnie. Tu seras directement rattaché(e) à un Data Scientist de notre équipe pour explorer et définir l'application de nouvelles technologies dans ce cadre.

L'objectif principal consiste à explorer et comparer diverses techniques d'apprentissage par renforcement dans le contexte des projets industriels, avec pour but d'optimiser la planification/ordonnancement de certaines opérations industrielles, où l'implémentation de ces approches est prometteuse pour faciliter la prise de décision et créer de la valeur, surtout sur des instances de grande taille.

• Exploration et implémentation des Techniques de RL : Étudier et implémenter différents algorithmes d'apprentissage par renforcement pour l'optimisation des processus industriels. Utiliser des données réelles pour tester les approches, en évaluant leur efficacité à ordonnancer et planifier de manière optimale.
• Analyse de Performance : Comparer les résultats des approches d'apprentissage par renforcement avec ceux des méthodes traditionnelles d'ordonnancement et de planification. Tester et évaluer l'efficacité des approches.
• Amélioration Continue : Adapter et améliorer les modèles en fonction des résultats obtenus, visant une application pratique et efficace.

Les éléments suivants seront prépondérants pour arriver à l'objectif principal :

• Veille scientifique sur les différentes méthodes
• Conceptualisation et production de code généraliste pour l'application des méthodes
• Création et développement de POC
• S'impliquer dans les activités transverses de l'équipe Data + AI, en collaborant avec d'autres membres de l'équipe pour participer à l'animation de la communauté globale de la Data chez TotalEnergies

Tu évolueras au sein d'une équipe de professionnels confirmés et auprès d'un tuteur-coach, le référent de ton futur métier. Un accompagnement individualisé te permettra de favoriser ton autonomie et de te mener à ton diplôme !

Profil recherché

Actuellement en école d'ingénieur ou en Master dans le domaine des data sciences, tu recherches un stage de fin d'étude d'une durée de 6 mois à partir de mars 2025 ?

Nous recherchons un stagiaire ÉTUDE ET APPLICATION DES APPROCHES D'APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT (RL) POUR L'ORDONNANCEMENT OPTIMAL D'OPERATIONS INDUSTRIELLES H/F.

Fort(e) d'une première expérience en Data Sciences/Machine Learning, tu as des connaissances en Reinforcement learning et maitrise les logiciels TensorFlow, Pytorch et Github ? Tu connais les mathématiques avancées ? Des connaissances en enjeux industriels seraient un plus.

Tu es à l'aise avec la bureautique et connais la suite Office ? Tu maitrises Python à un niveau avancé ?

L'autonomie, la rigueur, la bienveillance et l'esprit d'équipe font partie intégrante de tes qualités ? Tu sais prendre des initiatives ?

Une maitrise professionnelle de l'anglais sera indispensable à ta prise de poste.

Alors n'attend plus, postule pour rejoindre notre équipe !