Land
Frankreich
Stadt
PALAISEAU
Ort des Arbeitsplatzes
PALAISEAU-LE NEXT(FRA)
Unternehmen des Arbeitgebers
TotalEnergies OneTech
Domain
Research Innovation&Developpt
Art des Auftrags
Pflichtpraktikum
Dauer des Vertrages
6 Monate
Erfahrung
Weniger als 3 Jahre

Kontext & Umgebung

Dans le cadre de l'optimisation des énergies renouvelables, la prévision de la production éolienne et solaire est un enjeu stratégique pour améliorer la planification et la stabilité des réseaux électriques ainsi que permettre la création d'offre innovante (PPA) ou la vente de la production sur les marchés. Le stage s'inscrit dans un environnement innovant, au sein d'une équipe spécialisée dans les Power & Weather Forecast, avec accès à des données massives (historique de production, météo, géolocalisation).

Aktivitäten

En tant que stagiaire Prévision de production renouvelables via IA H/F, votre objectif principal sera de développer et évaluer des modèles prédictifs pour la production éolienne et solaire.

Missions :

  • Pré-sélection des modèles : Étude et benchmark des algorithmes Machine Learning et Deep Learning adaptés (XGBoost, LSTM, Transformers, etc.).
  • Qualité des données : Mise en place de contrôles techniques et métiers (séparation diurne/nocturne, désaisonnalisation, segmentation géographique).
  • Détection de dérive (drift) : Analyse des performances des modèles dans le temps et identification des dérives.
  • Pipeline de réentraînement : Conception d’un processus automatisé pour la mise à jour des modèles.

 

Activités complémentaires :

  • Documentation des choix méthodologiques.
  • Collaboration avec les experts métiers pour validation des hypothèses.
  • Présentation des résultats et recommandations.

 

Vous évoluerez au sein d'une équipe de professionnels confirmés et auprès d'un tuteur-coach, le référent de votre futur métier. Un accompagnement individualisé vous permettra de favoriser votre autonomie et de vous mener à votre diplôme !

Profil der Bewerberin/des Bewerbers

Actuellement en école d'ingénieur ou en Master dans le domaine des mathématiques appliquées, de la data, vous recherchez un stage de fin d'étude d’une durée de 6 mois à partir d'avril 2026 ?


Fort(e) de connaissance des modèles prédictifs (ML & DL), vous avez une première expérience en concepts de qualité des données et feature engineering, vous avez des connaissances et disposez d'une bonne compréhension des problématiques énergétiques (éolien, solaire) ?

Vous êtes à l'aise avec la bureautique et connaissez la suite Office ? Vous utiliserez notamment Excel, Word et Powerpoint. Vous connaissez les langages de programmation Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) ainsi que l'utilisation d’outils de versioning (Git) et de notebooks (Jupyter) ? Vous disposez également de connaissance des pipelines de données (Airflow, MLflow ou équivalent).

L'autonomie, la rigueur et l'esprit d'équipe font partie intégrante de vos qualités ?  Vous savez prendre des initiatives ? 

Posséder une bonne capacité rédactionnelle ainsi qu'une maitrise professionnelle de l’anglais seront indispensables à votre prise de poste.

 

Si vous vous retrouvez dans le profil recherché, n'hésitez plus et rejoignez l'aventure TotalEnergies ! 

Zusätzliche Informationen

Cette offre concerne un stage conventionné à temps plein, les stages alternés ne sont possibles.
 Pour postuler, merci de joindre un CV + lettre de motivation (vos dates de stage doivent être indiquées).

TotalEnergies schätzt Vielfalt, fördert individuelles Wachstum und bietet Karrieremöglichkeiten mit gleichen Chancen.

TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d’énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité. Ses 105 000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, propre, fiable et accessible au plus grand nombre. Présent dans plus de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations pour contribuer au bien-être des populations.

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