Projet: Augmentation de données de séries temporelles pour l’entraînement de modèles Transformers

Description du projet:

Notre objectif est de créer des modèles de base Transformer dans le domaine pétrophysique en utilisant les mesures des puits de pétrole et de gaz.

Pour entraîner le modèle, nous utilisons des ensembles de données publics.

Nous souhaitons enrichir la taille de ces ensembles de données publics en utilisant l’augmentation de données.

Livrable:

Revue des techniques d’augmentation de données.

Entraîner, valider et évaluer les modèles Transformers avec augmentation de données.

• Diplôme en science des données ou dans une discipline connexe

• Compétences en communication orale et écrite en anglais

• Bonne motivation, autonomie, travail en équipe et ingéniosité

• Python

• Pytorch

• Bibliothèques Fastai

Le processus de recrutement est simple : si votre profil correspond aux attentes pour le poste, vous serez recontacté pour un entretien de pré-qualification en vidéo différée ou par téléphone. Cette étape vous offrira la possibilité de décrocher un rendez-vous pour un entretien avec nos équipes. 

Chez SLB, nous célébrons la diversité et nous vous accueillons tel que vous êtes, sans distinction aucune. Rejoignez-nous pour une expérience professionnelle unique et enrichissante !