Dans le cadre de son ambition d’atteindre la neutralité carbone d’ici 2050, TotalEnergies constitue un portefeuille d’activités dans les énergies renouvelables et l’électricité. L’entreprise poursuivra le développement de ces activités afin d’atteindre 100 GW de capacité brute de production d’énergie renouvelable d’ici 2030, avec l’objectif de figurer parmi les cinq premiers producteurs mondiaux d’énergie éolienne et solaire. Dans ce contexte, un stage est proposé au sein de l’équipe Integrated Power Modeling (IPM) à Palaiseau. Vous collaborerez au sein d’une équipe interdisciplinaire et présenterez vos résultats lors de réunions scientifiques et de conférences. Le stage pourra également mener à une publication dans une revue scientifique.

En tant que stagiaire Wind data analysis and optimization H/F, vos missions seront :

Ce stage porte sur l’analyse et l’optimisation de données réelles de parcs éoliens. Les données de vent peuvent être examinées sous deux angles complémentaires : l’approche temporelle (séries chronologiques) et l’approche statistique. Vous étudierez les relations entre ces deux représentations, avec les objectifs suivants.

1) Caractériser la variabilité temporelle et spatiale de paramètres du vent tels que la direction et la vitesse. Ces études permettront de mieux comprendre l’importance des séries temporelles par rapport aux données statistiques.

2) Quantifier la perte de précision ou d’information lors du passage des séries temporelles aux données statistiques. Des analyses de sensibilité seront menées sur WIFAS-AEP, un outil interne utilisé pour la simulation de parcs éoliens.

3) Explorer des stratégies permettant de réduire la complexité des séries temporelles tout en conservant une précision de modélisation comparable. Les stratégies envisagées pourront aller de heuristiques simples à des approches plus sophistiquées basées sur l’apprentissage automatique.

Impact

Les différentes analyses menées durant le stage aideront les chercheurs et développeurs techniques à mieux comprendre les données de vent sur lesquelles reposent tous les projets. Elles mettront en lumière le lien entre les données de vent, leur format (statistique vs séries temporelles) et la simulation de parcs éoliens.

Les stratégies que vous développerez pour réduire la complexité des séries temporelles auront un impact direct sur d’autres projets d’optimisation de parcs éoliens. Vous travaillerez sur des projets réels et vous pourrez potentiellement rassembler vos résultats dans une publication scientifique.

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 de la Data science ou de l’Energie, vous recherchez un stage de fin d'étude d’une durée de 6 mois à partir de Janvier 2026 ?

Vous maitrisez autant la Data science que le machine learning ?

Vous maîtrisez le développement des modèles de réseaux de neurones ?

Vous vous intéressez au secteur éolien et souhaitez contribuer à son développement ?

Vous programmez en Python avec aisance et codez avec rigueur et efficacité ?

Vous savez communiquer efficacement autant en français qu’en anglais ?

(Toutes les productions réalisées durant le stage seront rédigées en anglais.)

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

This position is for a full-time internship under an official agreement; alternating internships are not possible. To apply, please include your CV and a cover letter (your internship dates must be specified).

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