Quelle sera votre contribution et comment vous épanouir dans ce poste ?
Vous évoluerez au sein de la R&D sur le nouveau Campus Innovation Paris du Groupe Air Liquide offrant un environnement stimulant. Ce nouveau campus est au coeur de l'innovation avec de nombreux défis et des horizons nouveaux en synergie avec les différents métiers du groupe : Santé, Large Industrie, Industrial Merchant.
Au sein du groupe CP (Customers Process) l'Equipe Data Science rassemble des compétences et experts R&D en Science des Données, Intelligence Artificielle (IA) et Objets Connectés. Tirant parti du potentiel des techniques avancées d'acquisition de données, d'analyse, de modélisation prédictive et prescriptive, l'équipe développe des nouvelles solutions permettant une meilleure prise de décision pour l'excellence opérationnelle et l'innovation dans les activités d'Air Liquide. Au cours de cette alternance, l'étudiant(e) aura à contribuer aux initiatives Data Science & Digital du groupe en utilisant ses connaissances scientifiques en Data Sciences et Intelligence Artificielle
Description du stage
Air Liquide s'est engagé à réduire de 30% son intensité carbone d'ici 2025. Cela passe par l'achat d'énergies renouvelables à hauteur de 18% de sa consommation totale. Le groupe est responsable d'équilibrer en temps réel l'énergie injectée et extraite du réseau électrique.
En vue du démarrage de l'électrolyseur Normand'Hy en 2026, Air Liquide signe des PPA (Power Purchase Agreement) éoliens et solaires. Le groupe souhaite ainsi développer des modèles prédictifs des productions d'énergie à court terme.
Le/la stagiaire étudiera la pertinence de faire des prédictions à l'échelle de chaque turbine ou panneau solaire versus une prédiction sur l'ensemble de la ferme. Il pourra, par exemple, s'intéresser aux méthodes bayésiennes hiérarchiques qui ont montré leur capacité à capturer la variabilité entre les turbines individuelles et les fermes éoliennes (détection de caractéristiques particulières pour chaque turbine, effet de panne d'une turbine sur les autres, effet de traînée, etc.).
Il/elle pourra aussi s'intéresser à l'applicabilité de modèles génératifs tels que GraphCast dans un contexte de prévisions locales et court terme, leur succès ayant déjà été démontré à l'échelle globale et moyen terme.
Missions
- Veille bibliographique et état de l'art des modèles potentiels.
- Réalisation d'une étude comparative des méthodes de l'état de l'art en utilisant des données internes et externes.
- Implémentation de la solution la plus adaptée pour répondre aux besoins (performance, stabilité,...).
- Démonstration des résultats et amélioration de la solution proposée.
L'étudiant(e) bénéficie du coaching d'experts métiers et lead Data Scientists en Intelligence Artificielle pour assurer sa montée en compétence.
Etes-vous LA personne faite pour ce poste ?
- Master (ou Bac +4 ou +5) en Data Science, Mathématiques appliquées, Informatique, Physique.
- Des connaissances approfondies en statistique, machine learning et deep learning seront fortement appréciées.
- Bonne maîtrise de Python.
Nos différences font notre performance
Chez Air Liquide, nous nous engageons à créer un environnement de travail collaboratif et inclusif qui reflète la diversité de nos collaborateurs, de nos clients, des patients et de nos parties prenantes ainsi que des cultures à travers le monde.
Nous accueillons et considérons les candidatures de tous les candidats qualifiés, quel que soit leur parcours. Nous sommes convaincus qu'une organisation diversifiée permet à nos collaborateurs de révéler leur talent, à la fois individuellement et collectivement, et qu'elle contribue à renforcer notre capacité d'innovation en faisant vivre nos fondamentaux, en agissant pour le succès/la réussite du Groupe et en créant un environnement engageant, dans un monde en mutation.
Le Campus Innovation Paris (78 - Les Loges en Josas) est le plus grand centre de R&D d'Air Liquide.
Il développe des solutions innovantes pour l'ensemble des activités du Groupe. Plus de 250 chercheurs travaillent dans 48 laboratoires dotés de matériel de pointe et de plateformes expérimentales, pour explorer plusieurs domaines de recherche.
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