La branche OneTech a pour mission d’apporter l’expertise technologique et scientifique nécessaire pour accompagner les projets de développement et apporter le support aux opérations de l’ensemble des activités de TotalEnergies (pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité) à travers le monde. Ses 3 400 collaborateurs - ingénieurs, techniciens, chercheurs et fonctions support - répartis sur 9 sites en Europe sont pleinement investis pour atteindre l’ambition de TotalEnergies d’être un acteur majeur de la transition énergétique, engagée vers la neutralité carbone à horizon 2050.  

Rejoins nos équipes des Customer Lines, Technical Lines, R&D Lines et fonctions Support qui accompagnent toutes les branches opérationnelles de TotalEnergies dans leurs projets de développement et en support à leurs opérations !

Au sein de TotalEnergies OneTech, la feuille de route BioHub vise à fournir des alternatives compétitives de matières premières bio-sourcées pour la production de biocarburants (en particulier SAF) qui respectent les exigences réglementaires actuelles et les demandes de volume. Comprendre l'évolution de divers facteurs tels que le changement climatique, la chaîne d'approvisionnement des matières premières bio-sourcées, l'utilisation durable du carbone et la gestion des ressources agro-agricoles et des déchets non récupérés est essentiel pour produire des biocarburants pour l'aviation de manière durable.

Quantifier les matières premières biologiques mondiales présente plusieurs défis : disponibilité des données, grande variabilité de la biomasse et concurrence entre différents usages, ce qui peut conduire à des estimations inexactes. De plus, les études et modèles existants concernant la disponibilité de la biomasse sont souvent difficiles à comparer, car ils appliquent différents critères (par exemple, techniques, économiques ou durables) aux potentiels globaux et ces études ne sont pas harmonisées d'une étude à l'autre ni toujours documentées de manière transparente.

Conscients de l’importance d’avoir de données fiables concernant la disponibilité de la biomasse mondial, l’équipe Upstream Bio Feedstocks a développé une méthodologie interne afin de nourrir l'ambition de TotalEnergies en matière de molécules bio-sourcées et atteindre la neutralité carbone pour 2050. Cependant, il est également crucial d'estimer la disponibilité potentielle de la biomasse à des horizons futurs (par exemple, 2030, 2040 ou 2050) puisque cette évaluation peut être intégrée dans le portefeuille stratégique de TotalEnergies.

L'équipe Upstream Bio Feedstocks du programme Biofuels recherche un post-doctorant scientifique motivé pour :

• Estimer la disponibilité de la biomasse via une approche Machine Learning (IA) à temps actuel y compris utilisation d'open-sources databases.
• Prospecter la biomasse potentielle via une approche Machine Learning (IA) tout en quantifiant l'incertitude et en corrigeant les biais à des horizons temporels spécifiques.
• Construire des modèles dynamiques spatiaux et temporels.
• Communiquer la méthodologie utilisée ainsi que les résultats obtenus au sein du département, des clients internes, des partenaires ou autres si nécessaire. 
• Contribuer à l’acquisition du portefeuille de propriété intellectuelle sur des sujets liés à son projet.
• Rédiger des comptes rendus ou rapports issus de son projet.

Le poste est basé à Solaize (Lyon), et nous vous proposons un CDD Post Doc de droit privé de 18 mois à partir de septembre 2025. 

La signature du contrat de travail doit intervenir au plus tard dans les trois ans suivant la date d'obtention du diplôme de doctorat, conformément à l'article L.431-5 du Code de la Recherche.

Ce poste est fait pour vous si :

• Vous êtes titulaire d’un Doctorat (moins de 3 ans) en sciences informatiques ou une expérience pratique équivalente
• Vous avez une expertise démontrée en recherche en Machine Learning
• Vous possédez des compétences mathématiques solides, une capacité à formuler un problème de recherche, concevoir, mettre en œuvre et communiquer des solutions
• Vous êtes à l’aise avec les outils de modélisation tels qu'Aspen, Python
• Vous avez une bonne maîtrise de l'anglais et optionnellement connaissance du français
• Vous avez de bonnes compétences en communication, et vous avez des capacités à travailler en autonomie