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Le BRGM recherche, pour sa Direction de l'Eau un.e stagiaire pour étudier la faisabilité de la reconnaissance de formes dans des séries temporelles, en particulier de niveaux d'eau souterraine, à l'échelle de la chronique entière, d'un segment de temps, de la base de donnée entère...En fonction de la qualification, du bagage technique et scientifique du/de la stagiaire, différentes orientations du travail pourront être prises au cours du stage. Le BRGM se pose notamment la question de la pertinence des méthodes de classification des courbes et de discrimination de courbe pour répondre à ses besoins, et propose d'explorer différentes pistes méthodologiques au moyen d'un stage de Master (I ou II en fonction du profil du candidat).
Les travaux à réaliser pourront être du type :
.Prise de connaissance du contexte d'acquisition, transmission, stockage des données
.Prise de connaissance du jeu de données (volumétrie, caractéristiques des variables et attributs)
.Caractérisation du jeu de données d'intérêt
.Recherche d'évènements singuliers dans les chroniques : valeurs aberrantes, dérives, cycles de recharge/décharge, pompages, ..., en explorant différentes méthodes et approches
.Avantages comparés des différentes approches (y compris sur la facilité de mise en oeuvre, le temps de calcul, le caractère généraliste/spécifique) ;
.Caractérisation des différents signaux qui s'expriment dans la piézométrie (c'est-à-dire l'identification de différentes formes), classification, décomposition des séries temporelles en composants unitaires (en supposant que signal observé correspond à l'addition de plusieurs signaux), recherche de stationnarité/non stationnarité ;
.Recherche de méthodes adaptées/pertinentes pour identifier ces évènements (issues des méthodes de traitement du signal, des statistiques, des méthodes d'IA, tant dans les domaines temporel que fréquentiel, ou issues de l'analyse d'images)
(offre complète sur brgm.fr)
Le candidat sera issu d'une formation dans le domaine de la data science, familier avec la programmation, avec un goût pour la résolution de défis/problèmes, notamment dans un environnement nouveau pour lui, ou non connu de lui. Capacité à s'approprier le contexte particulier dans lequel il interagit (compréhension a minima des phénomènes exprimés dans les données).
Solides bases requises en :
.Informatique : pratique avancée de Python ou R ; bases de données
.Data science: features engineering, machine learning
.Mathématiques : notamment statistiques, probabilités
.Présentation à l'écrit et l'oral
.Anglais : opérationnel au moins en lecture / écriture
Compétences et qualités appréciées :
.Intérêt pour le travail en équipe pluridisciplinaire (informaticiens, hydrogéologues...).
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