Data Scientist Débutant H/F Machine Learning Geosciences

CDD / Temporaire(12 mois)
Pau
Salaire : Non spécifié
Début : 28 février 2025
Télétravail non autorisé
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master
Postuler

TotalEnergies
TotalEnergies

Cette offre vous tente ?

Postuler
Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Débutez votre carrière par une expérience stimulante au cœur d'équipes internationales, engagées dans la transition énergétique !

Nous recherchons pour une durée de 12 mois au CSTJF à PAU (64), un.e Data Scientist Débutant H/F Machine Learning Geosciences.


Nous vous proposons un Contrat de Professionnalisation Temps Plein qualifiant de 12 mois incluant un volet de formation interne (métier, linguistique, outils…). Ces formations sont dispensées en interne par des organismes sélectionnés par TotalEnergies.

Ce contrat vous permettra d'acquérir une année d'expérience professionnelle tout en étant formé aux spécificités de votre métier en lien avec les activités de la Compagnie. Un réel atout pour booster votre employabilité !

Vous serez un intégré au Groupe de Géologie Structurale, basé à Pau. Vous collaborerez avec différentes entités (Forage, Géomécanique, Géologie, Analyse de logs, Prédiction pore pressure, Data Science etc.). Vous serez également amener à collaborer avec un étudiant de M2 (stage de 6 mois) en charge d'un chapitre géologique du projet.

Dans ce contexte, vos missions seront les suivantes :

  • Analyse post-mortem des événements de perte de boue en cours de forage observés sur un champ en développement :

- Compréhension exhaustive des facteurs contribuant aux processus de pertes de boue dans les formations réservoirs, connaissance des éléments dynamiquement conducteurs multi-échelles (comme les zones de failles et de fractures, karst, matrice perméable) fournie par les études puits (1D et multi 1D) et les modèles internes existants (2D, 3D).

  • Phase « Numérique » / « Data science » :

- Capturer les interactions entre les facteurs géomécaniques (conditions de stress /pore pressure, déplétion), et autres paramètres tels que géologiques , données de forage historiques, caractéristiques de la boue, design du puits, indicateurs dynamiques, efficacité des colmatants (LCM) etc.

- Sur une base de données à continuer à implémenter, rechercher des clusters de facteurs communs, concevoir un modèle Machine Learning pour l'analyse des pertes de boue. Préparer les étapes ultérieures du projet dédiées au développement de modèles prédictifs (avec critères de pondération, filtres, représentation de scénarios et quantification des incertitudes, etc.) .

Un accompagnement pour anticiper les risques de zones de perte, ajuster les stratégies de forage à l'échelle du champ, adapter les conditions opérationnelles, etc.


Profil recherché

Récemment diplômé(e) d'un diplôme de niveau Bac+5 avec une spécialisation en Géosciences / Data science / Machine Learning , vous êtes à la recherche d'une opportunité dans un environnement international et innovant ?

Compétences Techniques :

  • Connaissances en géosciences / Géologie
  • Data Sciences
  • Mécanique des Roches - Forage
  • Anglais Opérationnel

Compétences Informatiques :

  • Machine Learning
  • Python
  • Database management
  • Notions outils Petrel & Geolog

Aptitudes :

  • Aisance relationnelle
  • Rigueur
  • Esprit d'équipe
  • Autonomie

Vous vous reconnaissez ? N'attendez plus... postulez pour rejoindre les équipes TotalEnergies du CSTJF à Pau !

Envie d’en savoir plus ?

D’autres offres vous correspondent !

Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.

Postuler