As a Photovoltaic soiling modeling using global reanalysis data M/F trainee, your missions will be to contribute to the ongoing PV soiling modeling efforts, with the objectives to better:

• Estimate energy losses due to soiling
• Inform optimal cleaning strategies for PV sites (future and existing)

The ambition is to support decision making providing insights worldwide and with no in-situ measurement available (prospection phase prior any installation) leveraging global reanalysis data.

Key Tasks:

1. Literature Review: Study PV soiling and Dry Deposition models for particulate matter. A particular attention will be given to available models with respect to their respective experimental and climatic setting.
2. Model Enhancement: Propose improvements to model physical parameters with expert guidance.
3. Data Exploration: Investigate various particulate matter data sources (e.g., EAC4 from CAMS) and meteorological data (e.g., ERA5).
4. Model Benchmarking: Evaluate models performance using soiling measurements from TotalEnergies experimental sites.
5. Uncertainty Analysis: Propose a method for uncertainty assessment
6. Results Presentation: Present findings to the team and at the annual MATHIAS Conference (poster presentation).

You will evolve within a team of experienced professionals and with a tutor-coach, the reference for your future profession. Individualized support will help you develop your autonomy and lead you to your diploma!

Fort(e) d'une première expérience en Data Sciences, vous avez des connaissances en physique, Sciences Atmosphériques et Météorologie ou Mathématiques Appliquées ? Vous connaissez Python et Git ?

Vous êtes à l'aise avec la bureautique et connaissez la suite Office ? Vous utiliserez notamment Excel, Word et Powerpoint.

L'autonomie, la rigueur et l'esprit d'équipe font partie intégrante de vos qualités ?

Vous savez prendre des initiatives ? Une maitrise professionnelle de l'anglais sera indispensable à votre prise de poste.

En tant que stagiaire Modélisation de l'encrassement sur les panneaux photovoltaïques en utilisant des données de réanalise globale H/F, vos missions seront de contribuer aux efforts de modélisation en cours de l'encrassement des panneaux photovoltaïques (PV), avec pour objectifs de mieux :

• Estimer les pertes d'énergie dues à l'encrassement
• Informer les stratégies de nettoyage optimales pour les sites PV (futurs et existants)

L'ambition est de soutenir la prise de décision en fournissant des informations à l'échelle mondiale sans mesure in situ disponible (phase de prospection avant toute installation) en utilisant les données de réanalyse globale.

Tâches principales :

1. Revue de la littérature : Étudier les modèles d'encrassement des PV et de dépôt sec pour les particules. Une attention particulière sera accordée aux modèles disponibles en fonction de leurs contextes expérimentaux et climatiques respectifs.
2. Amélioration du modèle : Proposer des améliorations des paramètres physiques du modèle avec l'aide d'experts.
3. Exploration des données : Examiner diverses sources de données sur les particules (par exemple, EAC4 de CAMS) et les données météorologiques (par exemple, ERA5).
4. Évaluation des modèles : Évaluer les performances des modèles en utilisant les mesures d'encrassement des sites expérimentaux de TotalEnergies.
5. Analyse d'incertitude : Proposer une méthode d'évaluation de l'incertitude
6. Présentation des résultats : Présenter les résultats à l'équipe et à la conférence annuelle MATHIAS (présentation par affiche).

Vous évoluerez au sein d'une équipe de professionnels confirmés et auprès d'un tuteur-coach, le référent de votre futur métier. Un accompagnement individualisé vous permettra de favoriser votre autonomie et de vous mener à votre diplôme !

Currently enrolled in an engineering school or Master's program in the data sciences field, are you looking for an 6-month end-of-study internship starting in March 2025?

Do you have experience in Data Siences and knowledge of Physics, Atmospheric Sciences and Meteorology Applied Mathematics, or Atmospheric Chemistry Transport Modelling? Do you know Python and Git?

Are you comfortable with office automation and familiar with the Office suite? You'll be using Excel, Word and Powerpoint in particular.

Are you a self-starter, rigorous and a team player? Can you take the initiative?

A professional language of French will be essential for this position.

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