Le candidat rejoindra une équipe de data scientists basée à Saclay et à La Défense. Dans le cadre du déploiement de plus en plus important de sites de production d'énergie renouvelable il est primordial de pouvoir effectuer des prévisions de production. Or, ces dernières dépendent grandement de prévisions météorologiques. Ainsi dans le cadre du stage l'objectif est d'implémenter un algorithme de descente d'échelle permettant d'obtenir des prévisions à une meilleure résolution géographique.

En tant que stagiaire Deep-learning pour la descente d'échelle de données météorologiques H/F, vos missions seront de faire une revue bibliographique des modèles de deep-learning existant permettant d'effectuer du downscaling. Ensuite un ou plusieurs modèles seront implémentés et testés sur des cas réels. Vous assurerez :

• La lecture de publications en lien avec le sujet du stage
• L’implémentation (le codage) des éléments retenus lors des lectures
• La présentation des résultats devant l’équipe

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 !

Actuellement en école d'ingénieur ou en Master dans le domaine des Mathématiques, Data Sciences ou des Statistiques, vous recherchez un stage de fin d'étude d’une durée de 6 mois à partir de mars 2025 ?

Fort(e) d'une première expérience en Codage, vous avez des connaissances en Deep Learning et en Machine Learning ? Vous connaissez Python, Pytorch et Git ? 

Vous êtes à l'aise avec la bureautique et connaissez la suite Office ? Vous utiliserez notamment Excel, Word et Powerpoint.

L'autonomie, la curiosité et l'esprit d'équipe font partie intégrante de vos qualités ?

 Vous savez prendre des initiatives ? 

Une maitrise professionnelle de l’anglais sera indispensable à votre prise de poste. Posséder une bonne capacité rédactionnelle sera un plus.

Alors n'attendez plus, postulez pour rejoindre notre équipe !

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).