AI Engineer Intern

Titre du Poste AI Engineer Intern (6 mois) Titre du Projet Automatisation de l’étalonnage de modèles d’inversion de puits pilotée par l’intelligence artificielle À propos de SLB Nous sommes une entreprise technologique mondiale, moteur de l'innovation énergétique pour un équilibre planétaire. Chez SLB, nous créons des technologies incroyables qui ouvrent l'accès à l'énergie au bénéfice de tous. C'est notre raison d'être. En tant qu'innovateurs, c'est notre mission depuis 100 ans. Nous faisons face au plus grand défi d'équilibre au monde : réduire simultanément les émissions tout en répondant à la demande croissante en énergie. Nous travaillons chaque jour pour trouver des solutions, un pas après l'autre. Notre avenir collectif dépend de la décarbonisation de l'industrie des énergies fossiles, tout en innovant dans un nouveau paysage énergétique. C'est ce qui nous motive. Assurer le progrès pour les personnes et la planète, dans un cheminement vers la neutralité carbone et au-delà. Pour un équilibre planétaire. Notre mission Ensemble, nous créons des technologies incroyables qui ouvrent l'accès à l'énergie au bénéfice de tous. Vous pouvez en savoir plus sur nous via ce lien: https://www.slb.com/who-we-are. Localisation Clamart, Paris Description et Périmètre Actuellement, chaque fois que la configuration d’un puits change ou qu’un puits est recompleté, un nouveau modèle de puits doit être ajusté manuellement pour que l’algorithme de profilage de flux automatique fonctionne correctement. Nous souhaitons automatiser ce processus de recalibrage à l’aide d’une recherche de paramètres intelligente, guidée par le domaine. Nous envisageons une approche basée sur une IA agentique, dans laquelle un modèle de langage (LLM) doté de capacités d’utilisation d’outils sur poste de travail explorerait l’espace des paramètres, testerait différentes configurations de calibration selon des directives, analyserait les résultats et évaluerait leur qualité en suivant des critères prédéfinis de réussite — tels que la cohérence physique du modèle et des paramètres. Idéalement, cette approche serait comparée à une méthode analytique et évaluée par rapport à une interprétation manuelle réalisée par un expert du domaine. Responsabilités Prenez en charge la création d’un assistant de recalibrage de modèles de puits piloté par un LLM agentique : concevez des politiques de recherche de paramètres guidées par le domaine (priors, bornes, vérifications physiques/unités), implémentez l’utilisation d’outils pour exécuter des simulateurs, modifier des configurations, analyser des journaux et évaluer les résultats selon des critères de réussite (par exemple : bilan de masse, cohérence des pertes de pression, répartition monotone des flux, plages de valeurs plausibles). Livrez un pipeline reproductible (Python, conteneurs) orchestré via Azure OpenAI et Google Cloud (Vertex AI), avec des jeux de données synthétiques et historiques sélectionnés, un cadre d’évaluation et un système de benchmarking avec tableau de classement comparant les résultats aux approches analytiques et aux interprétations d’experts. Produisez des rapports et tableaux de bord automatisés sur la précision et les modes d’échec, accompagnés d’une documentation claire. Qualifications Préparation d’un Master en Ingénierie de l’IA, Science des données, Automatisation, Interprétation physique, IA guidée par la physique ou une discipline connexe. Communication orale et écrite en anglais. Technologies principales Python, Langchain, Langgraph, AgentsSDK, Pandas, Pytorch. Optionnel OpenCV (en cas de besoin en traitement d’image), Azure Cloud, Google Cloud. SLB est un employeur offrant l'égalité des chances en matière d'emploi. Les candidats qualifiés sont considérés sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'origine nationale, d'âge, de handicap ou d'autres caractéristiques protégées par la loi. Le processus de recrutement et le poste peuvent être adaptés pour répondre à la plupart des handicaps. N'hésitez pas à le mentionner lors de votre candidature. #J-18808-Ljbffr