Stagiaire Développement et optimisation de modèles prédictifs - 6 mois (H/F)

GTT, groupe de technologie et d’ingénieriePionnier depuis plus de 60 ans, GTT conçoit des technologies d’excellence pour accompagner armateurs et énergéticiens vers un futur décarboné. Nous innovons en permanence pour développer des solutions de transport et de stockage des gaz liquéfiés, ainsi que des services et des solutions digitales de pointe. Acteur engagé, GTT contribue activement à la transition maritime et énergétique.Rejoignez-nous pour une carrière riche de sens, de créativité et de défis !Chez GTT, nous favorisons un environnement de travail inclusif où chaque talent peut s’épanouir et contribuer pleinement à la réussite collective. Nous étudions toutes les candidatures avec attention, dont celles de personnes en situation de handicap, en veillant au respect de l’égalité des chances.Description du posteCONTEXTE DU STAGEDans 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 capteursDérives thermiquesDéfaillances d'équipementsMesures incohérentesAfin 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.MISSIONAu 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 existantAnalyser les données expérimentales disponibles et évaluer la qualité des jeux de donnéesÉtudier les performances des modèles prédictifs actuelsIdentifier des pistes d'amélioration des algorithmes et méthodes de détectionDévelopper et implémenter de nouveaux modèles prédictifsRéaliser des campagnes de vérification et de validation des modèlesÉvaluer la robustesseComparer les performances obtenues avec celles de la version actuellement utiliséeRédiger la documentation technique et présenter les résultats aux équipesSelon les résultats obtenus, les développements réalisés pourront être intégrés dans une future version de l'outil industriel.QualificationsPROFILÉtudiant⸱e en école d'ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en :Intelligence ArtificielleMathématiques appliquéesTraitement du signalProgrammationCOMPETENCES TECHNIQUESConnaissances en modélisation prédictive et apprentissage automatiqueMaîtrise de Python et des bibliothèques de traitement de donnéesConnaissances en analyse de donnéesNotions en traitement du signalSensibilité aux problématiques expérimentalesQUALITES PERSONNELLESEsprit d'analyse et rigueurAutonomieCuriosité techniqueBonnes capacités de synthèse et de communication