• Objectifs

L'eau de mer couvre 71% de la surface de la planète et représente 97% de la quantité d'eau présente sur terre. La répartition des 3% restants (eau douce) est très inégale. En 2030, près de la moitié de la population mondiale vivra dans une situation de stress hydrique. Pour ces pays faisant face à des pénuries chroniques, les seules ressources en eau disponibles sont les eaux usées traitées (ReUse) ou le dessalement de l’eau de mer. L’osmose inverse est la technologie de dessalement la plus utilisée. Les systèmes d’osmose inverse sont constitués de modules membranaires. Pour garantir une production d’eau douce conforme à toutes les normes de qualité concernant l’eau dessalée ou la réutilisation des eaux usées, des mesures sont effectuées au sein de chaque membranes. 

Le stage s’inscrit dans la cadre d’un projet de recherche qui vise à analyser les mesures des unités membranaires pour en suivre leurs fonctionnements. Les données utilisées seront de type séries temporelles multivariées auxquelles sont associées des métadonnées.

• Missions principales

Vous ferez partie de l’équipe Calcul Scientifique et Modélisation et collaborez avec une équipe projet multi-profils. Vos principales missions seront, mais sans s’y limiter :  

• La compréhension technique du contexte métier lié à la production d’eau douce à l’aide de la filtration par osmose inverse (variables mesurées, indicateurs de performance suivis…)

• L’analyse et la visualisation de séries temporelles multivariées

• Le développement d’une stratégie de détection d'anomalies/dérives de fonctionnement (ex : fuites, perte de performance…)

• La valorisation et la communication de votre travail à l’équipe

En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s’engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination. 

• Formation

Niveau Master 2 ou élève en école d’ingénieur (BAC+5) en spécialisation Statistiques, Data science, mathématiques appliquées

• Vos compétences 

• Bonne capacité d’analyse de données

• Solides connaissances en mathématiques et en statistiques

• Solides compétences en programmation : Python/R, SQL

• Connaissance appliquée des algorithmes d’apprentissage automatiques

• Maîtrise de l'utilisation d'outils et de bibliothèques d'analyse de données tels que pandas, NumPy, Scikit-learn, dplyr, ggplot

• Expérience avec des frameworks d'apprentissage profond comme TensorFlow ou PyTorch

• Expérience avec le versionning (Git)

• Bonne communication écrite et orale

• Vos qualités, votre savoir-être

Vous avez une capacité de vulgarisation et êtes capables d’expliquer des concepts complexes à des membres de l’équipe non technique. 

Vous disposez d’un esprit d’analyse et de synthèse et aimez raconter des histoires à l’aide des données.

Vous possédez un esprit d’équipe et êtes capable de travailler en équipe.

Vous êtes curieux et désireux d'apprendre continuellement les nouvelles techniques et technologies de la science des données

Vous êtes créatif et innovant : l'application des compétences analytiques à des situations réelles ne vous fait pas peur.