Stage R&d Machine Learning à Fin D'analyses

il y a 7 jours


Pierrelatte, France orano Temps plein

L'équipe de développement analytique du Hall de Recherche de Pierrelatte a identifié la sous-exploitation possible d'informations acquises dans nos installations par spectrophotométrie.

Au sein de cette équipe, votre mission durant votre stage sera de tester des méthodes de calculs afin d’exploiter au mieux les données spectrophotométriques issues d’essais réalisés au sein des installations du Tricastin.

Les objectifs sont de doser les principaux constituants, et de détecter la présence de signaux anormaux au sein des spectres pour permettre de lancer des alertes précoces de non qualité.

Des méthodes de machine learning non supervisé seront employées : clustering, détection d’anomalies, détection de nouveautés.

Du machine learning supervisé pourra également être réalisé : tag manuel de séquences considérées anormales, puis modélisation prédictive de ces séquences.

Ce sujet, hébergé par le hall de Recherche de Pierrelatte, sera appuyé par un référent intelligence artificielle.

Vous devrez respecter strictement et promouvoir les consignes de sûreté, sécurité, la politique qualité et environnement appliquées à votre service, ainsi que la charte des valeur Orano.

L’indemnité de stage mensuelle sera de 1200 euros (en M1 ou 2ème année école d’ingénieur) et 1400 euros (en M2 ou 3ème année d’école d’ingénieur).
- Poste basé à Pierrelatte (Drôme), sur un site non desservi par les transports en commun.

L'équipe de développement analytique du Hall de Recherche de Pierrelatte a identifié la sous-exploitation possible d'informations acquises dans nos installations par spectrophotométrie.
Au sein de cette équipe, le stagiaire devra tester des méthodes de calculs afin d’exploiter au mieux les données spectrophotométriques issus d’essais réalisés au sein des installations du Tricastin.
Les objectifs sont de doser les principaux constituants, et de détecter la présence de signaux anormaux au sein des spectres pour permettre de lancer des alertes précoces de non qualité.
Des méthodes de machine learning non supervisé seront employées : clustering, détection d’anomalies, détection de nouveautés.
Du machine learning supervisé pourra également être réalisé : tag manuel de séquences considérées anormales, puis modélisation prédictive de ces séquences.
Ce sujet, hébergé par le hall de Recherche de Pierrelatte, sera appuyé par un référent intelligence artificiel.

**Adresse du poste **:ORANO CHIMIE ENRICHISSEMENT 26700 PIERRELATTE



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    Pierrelatte, France orano Temps plein

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