Projet: Cadre de modèle d’apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les outils RPE

Description du projet:

Dans l’évaluation de la performance des réservoirs, nous prouvons le potentiel du réservoir, réduisons le temps jusqu’à la première production et confirmons la performance des puits. Nos actifs aident à fournir à nos clients une représentation quantitative supérieure du réservoir basée sur des technologies de mesure avancées disponibles à partir de multiples sources et disciplines. Nos outils et services vont des services sismiques et des enregistrements de surface et de fond de trou aux tests de réservoirs et à l’analyse des roches et des fluides. Clairement, nos technologies sont notre différenciateur sur le marché. Il est donc extrêmement important pour nous de gérer notre flotte efficacement pour positionner nos actifs de manière à obtenir les meilleurs rendements.

Actuellement, les données de santé (séries temporelles combinées avec des métadonnées) générées par l’outil sont archivées dans une base de données et les informations qui en résultent sont sous-utilisées. L’objectif de ce projet de stage est de développer un cadre de modèle d’apprentissage automatique qui utilise une approche hybride combinant un modèle basé sur des règles avec un modèle d’apprentissage automatique de détection d’anomalies dans les séries temporelles pour prédire les anomalies dans la santé des outils, optimisé pour le rappel.

Missions:

• Rechercher et évaluer les technologies de prochaine génération pour des solutions basées sur les données dans l’exploration et la production de ressources souterraines.

• Générer des idées innovantes, établir de nouvelles directions de recherche et façonner et exécuter des projets techniques.

• Appliquer des connaissances théoriques pour résoudre des problèmes industriels.

• Appliquer des connaissances en ingénierie pour développer des algorithmes et des prototypes basés sur les données pour la classification, la régression, la détection d’anomalies, la prédiction de pannes et l’optimisation.

• Travailler avec les équipes commerciales et d’ingénierie pour mettre en œuvre des solutions logicielles industrielles robustes et évolutives.

• Communiquer les idées, les plans et les résultats de manière efficace via des rapports oraux et écrits.

• Travailler efficacement avec ses pairs, la direction, les groupes opérationnels et les organisations externes.

• Master - (avant-dernière ou dernière année) en Data Science ou équivalent

• Compétences en communication orale et écrite en anglais

• Bonne motivation, autonomie, esprit d’équipe et ingéniosité

• Langage de programmation : Python avec connaissance du développement de modèles d’apprentissage profond utilisant des outils tels que TensorFlow, Keras, Pytorch, etc.

• SQL

• Probabilités et Statistiques

Le processus de recrutement est simple : si votre profil correspond aux exigences du poste, vous serez contacté pour un entretien de pré-qualification et pourrez être invité à passer un test technique. Réussir cette étape vous permettra de décrocher 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 !