Stage : Stagiaire (H/F) Data Scientist

Contenu de l'offre Stage : Stagiaire (H/F) Data Scientist chez Suez Taleo

Type de contrat
Internship

QUI SOMMES-NOUS

Avec 35 000 collaborateurs présents sur les cinq continents, SUEZ est un leader mondial dans la gestion intelligente et durable des ressources. Le Groupe fournit des solutions de gestion de l'eau et des déchets qui permettent aux villes et aux industries d’optimiser la gestion de leurs ressources et d’améliorer leurs performances environnementale et économique.

VOTRE MISSION 

 

Stagiaire Data Scientist : développement d’algorithmes de prédiction de la charge organique à partir de series temporelles.

Contexte du stage  :

Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche portant sur le développement de solutions innovantes pour le monitoring de la charge organique en station d’épuration. Il vise à étudier, proposer et implémenter (preuve de concept) des algorithmes de prédiction de la charge organique à partir de données « series temporelles », issues de capteurs installés sur des stations d’épuration des eaux usées.

Les objectifs du projet sont les suivants :

- Revue bibliographique sur l’application des modèles statistiques à l’estimation de la charge organique en station d’épuration des eaux usées.
- Implémentation des modèles pertinents au vu des résultats bibliographiques, en utilisant le langage de programmation Python et/ou R.
- Test et validation des performances des modèles.
- Documentation des modèles.

 

Lieu du stage :
Au sein du Département Usines de Traitement du Cluster W2B du CIRSEE
SUEZ, 87, Chemin de Ronde. 78290 Croissy-sur-Seine

Autres sites sur lesquels le stagiaire serait amenés à intervenir (plateforme de tests, sites de production, usines…)

  VOTRE PROFIL

Niveau d’études : Etudiant(e) en dernière année du cycle ingénieur ou Master data scientist / Automatique
/ Mathématiques appliquées). Une connaissance des principes de fonctionnement de l’épuration des eaux
usées urbaines serait un plus.

Compétences attendues :
- Analyse des données, modélisation statistique et machine Learning.
- Analyse de séries temporelles avec des données manquantes / valeurs aberrantes.
- Programmation R et/ou Python
- Bonnes capacités rédactionnelles. Capacité d’adaptation, d’écoute et goût pour la prise d’initiative.

Poste accessible au télétravail : Suez préserve l’équilibre entre vie professionnelle et privée, et s’engage sur la QVT.

BU: Global Direction Operations