Stagiaire Développement et optimisation de modèles prédictifs
Il y a 2 jours
SaintRémylèsChevreuse, Ile-de-France
GTT
Temps plein
Gratuit avec email ou Google
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
Gratuit avec email ou Google
En continuant, vous acceptez nos Conditions d’utilisation & Politique de confidentialité.
GTT, un acteur mondial au cœur de la transition énergétique
Depuis plus de 60 ans, nous développons des technologies de confinement innovantes pour le transport maritime et le stockage du GNL.
Avec plus de 880 collaborateurs présents à travers le monde et un chiffre d'affaires de 803M€ en 2025, nous façonnons ensemble l'avenir d'un secteur en pleine mutation.
Description du poste
CONTEXTE DU STAGE Dans le cadre de ses activités de recherche et d'essais, GTT acquiert en continu de grandes quantités de données issues de capteurs de pression installés sur ses dispositifs expérimentaux. Ces données doivent être analysées afin de détecter automatiquement différentes anomalies pouvant affecter la qualité des essais, telles que :
• Déconnexions ou dysfonctionnements de capteurs
• Dérives thermiques
• Défaillances d'équipements
• Mesures incohérentes Afin d'automatiser cette surveillance, un outil basé sur des modèles prédictifs a été développé il y a plusieurs années. Dans une démarche d'amélioration continue, GTT souhaite aujourd'hui faire évoluer ces modèles afin d'améliorer leurs performances, leur robustesse et leur fiabilité. MISSION Au sein de l'équipe en charge des essais et de l'analyse des données, la⸱le stagiaire participera aux travaux suivants :
• Prendre en main l'outil de détection d'anomalies existant
• Analyser les données expérimentales disponibles et évaluer la qualité des jeux de données
• Étudier les performances des modèles prédictifs actuels
• Identifier des pistes d'amélioration des algorithmes et méthodes de détection
• Développer et implémenter de nouveaux modèles prédictifs
• Réaliser des campagnes de vérification et de validation des modèles
• Évaluer la robustesse
• Comparer les performances obtenues avec celles de la version actuellement utilisée
• Rédiger la documentation technique et présenter les résultats aux équipes Selon les résultats obtenus, les développements réalisés pourront être intégrés dans une future version de l'outil industriel. Qualifications Compétences techniques :
• Maîtrise de Python et des bibliothèques de traitement de données ;
• Connaissances en modélisation prédictive et apprentissage automatique ;
• Connaissances en analyse de données ;
• Notions en traitement du signal ;
• Sensibilité aux problématiques expérimentales. Compétences humaines :
• Esprit d'analyse et rigueur ;
• Autonomie ;
• Curiosité technique ;
• Bonnes capacités de synthèse et de communication. Niveau d'études et d'
expérience:
Etudiant⸱e en école d'ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en :
• Intelligence Artificielle ;
• Mathématiques appliquées ;
• Traitement du signal ;
• Programmation. Chez GTT, nous favorisons un environnement de travail inclusif dans lequel chaque talent peut s’épanouir et contribuer pleinement à la réussite collective. Toutes les candidatures sont étudiées avec attention, dans le respect de l’égalité des chances. Informations supplémentaires
• Démarrage souhaité à partir de février 2027
• Un jour d'absence rémunéré et cumulable par mois de stage
• Déjeuner offert au restaurant d'entreprise
• Prise en charge du titre de transport à hauteur de 75 %
• Site accessible via RER B et C et lignes de Transilien N et U
- Navettes gratuites depuis les gares de Saint-Rémy-lès-Chevreuse et de Versailles Chantiers (arrêt gare des Chantiers-Cour de Buc)
• Annuaire des logements étudiants à proximité
Description du poste
CONTEXTE DU STAGE Dans le cadre de ses activités de recherche et d'essais, GTT acquiert en continu de grandes quantités de données issues de capteurs de pression installés sur ses dispositifs expérimentaux. Ces données doivent être analysées afin de détecter automatiquement différentes anomalies pouvant affecter la qualité des essais, telles que :
• Déconnexions ou dysfonctionnements de capteurs
• Dérives thermiques
• Défaillances d'équipements
• Mesures incohérentes Afin d'automatiser cette surveillance, un outil basé sur des modèles prédictifs a été développé il y a plusieurs années. Dans une démarche d'amélioration continue, GTT souhaite aujourd'hui faire évoluer ces modèles afin d'améliorer leurs performances, leur robustesse et leur fiabilité. MISSION Au sein de l'équipe en charge des essais et de l'analyse des données, la⸱le stagiaire participera aux travaux suivants :
• Prendre en main l'outil de détection d'anomalies existant
• Analyser les données expérimentales disponibles et évaluer la qualité des jeux de données
• Étudier les performances des modèles prédictifs actuels
• Identifier des pistes d'amélioration des algorithmes et méthodes de détection
• Développer et implémenter de nouveaux modèles prédictifs
• Réaliser des campagnes de vérification et de validation des modèles
• Évaluer la robustesse
• Comparer les performances obtenues avec celles de la version actuellement utilisée
• Rédiger la documentation technique et présenter les résultats aux équipes Selon les résultats obtenus, les développements réalisés pourront être intégrés dans une future version de l'outil industriel. Qualifications Compétences techniques :
• Maîtrise de Python et des bibliothèques de traitement de données ;
• Connaissances en modélisation prédictive et apprentissage automatique ;
• Connaissances en analyse de données ;
• Notions en traitement du signal ;
• Sensibilité aux problématiques expérimentales. Compétences humaines :
• Esprit d'analyse et rigueur ;
• Autonomie ;
• Curiosité technique ;
• Bonnes capacités de synthèse et de communication. Niveau d'études et d'
expérience:
Etudiant⸱e en école d'ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en :
• Intelligence Artificielle ;
• Mathématiques appliquées ;
• Traitement du signal ;
• Programmation. Chez GTT, nous favorisons un environnement de travail inclusif dans lequel chaque talent peut s’épanouir et contribuer pleinement à la réussite collective. Toutes les candidatures sont étudiées avec attention, dans le respect de l’égalité des chances. Informations supplémentaires
• Démarrage souhaité à partir de février 2027
• Un jour d'absence rémunéré et cumulable par mois de stage
• Déjeuner offert au restaurant d'entreprise
• Prise en charge du titre de transport à hauteur de 75 %
• Site accessible via RER B et C et lignes de Transilien N et U
- Navettes gratuites depuis les gares de Saint-Rémy-lès-Chevreuse et de Versailles Chantiers (arrêt gare des Chantiers-Cour de Buc)
• Annuaire des logements étudiants à proximité