Le Centre de recherche TotalEnergies TRTG, dont les initiales signifient TotalEnergies Recherche et Technologie Gonfreville, est un campus de technologie et de développement pour TotalEnergies situé en Normandie près du Havre. 

Nos experts accompagnent les activités de la compagnie pour répondre aux doubles défis de l'évolution de nos marchés de l'énergie et à à celui du changement climatique. Le TRTG est ainsi un centre d'expertise et de Recherche et Développement qui met en œuvre au quotidien des méthodes, procédés et pratiques au service de la nouvelle Branche One Tech de la compagnie TotalEnergies. 

L’optimisation de la consommation énergétique dans les installations industrielles est devenue un sujet d’intérêt ces dernières années. A l'échelle d'une unité de production, un outil simple a été développé pour aider les utilisateurs à optimiser leur consommation tout en respectant les contraintes de production. Aujourd'hui, cet outil a été testé et déployé mais doit être mis à niveau grâce à des approches d'apprentissage automatique pour fournir de meilleures recommandations et optimisations. Travailler sur la causalité dans les données de processus est également une préoccupation générale et devrait permettre une meilleure interprétabilité des résultats et des outils. 

Vous serez rattaché au sein de l'équipe Downstream Processes de la Technical Lines, composée de 7 collaborateurs.

Vos missions principales seront de :

- Proposer une nouvelle version de l'outil, comprenant des statistiques, du data mining, du machine learning, etc.

- Développer des méthodes pour travailler la causalité sur les variables et sur les séries temporelles.

Activités :

- Proposer des méthodes et des algorithmes pour aider à comprendre la consommation d'énergie et des suggestions interprétables pour réduire la consommation.

- Tester ces méthodes sur plusieurs cas d'usage réels.

- Discuter avec des experts en processus pour avoir des retours et une compréhension des résultats.

- Travailler sur la causalité pour enrichir les interprétations de la proposition de l'outil.

- Fournir un outil à déployer et tester sur site.

• Compétences à développer : Apprentissage automatique, esprit critique, compréhension des processus
• Techniques : Codage Python, Machine Learning (Clustering, Régression, Data mining) En option : Compréhension des processus
• Savoir-faire : Codage, Communication, Méthodologie de Machine Learning, Adaptabilité, Autonomie, Curiosité