Stage - Prédiction du potentiel solaire photovoltaïque F/H

Description de l'offre

PALAISEAU-ROUTE DE SACLAY(FRA)
Description du poste

Vos missions et objectifs:

· 
Développer des outils segmentation d’images reposant sur des méthodes d’apprentissage machine pour notamment déterminer l’emplacement des toits, des obstacles d’une région donnée.

· 
Déterminer l’orientation des toits identifiés.

Tous ces développements reposeront sur l’emploi unique de données ouvertes.

Compétences développées au cours de la mission:

· 
Machine learning

· 
Computer vision

· 
Renewables

Réfèrence

37575BR
Pays

France
Durée du contrat

6
A propos de nous/Profil de l'entreprise

BETTER ENERGY NEEDS YOU

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Profil recherché

Profil recherché

Vous préparez un Bac+5 en Data Science/IA et êtes à la recherche d'une stage conventionne de 6 mois  à compter d' avril 2021 .

Connaissances techniques requises:

Python, Tensorflow, Applied Physics
Data exploration and pre-processing, Machine learning

Aptitudes:

· 
Bon niveau d'anglais

· 
Travail en équipe, ouverture d'esprit

· 
Rigueur et sens de l'organisation

Une mission passionnante vous attend au sein de TOTAL, n'attendez plus pour candidater! 

Métier

R&D Analytique, R&D Simulation numérique/STIC
Intitulé du poste

Stage - Prédiction du potentiel solaire photovoltaïque à partir de données ouvertes F/H
Unité de temps

Mois
Branche

Holding
Région, département, localité

91 - Essonne
Domaine professionnel

Recherche Innovation&Développt
Niveau d’expérience requis

Moins de 3 ans
Type d’emploi

Stage conventionné
Contexte et Environnement

Estimer rapidement le potentiel de production solaire photovoltaïque est un enjeu crucial pour assurer un déploiement efficace de cette énergie renouvelable. L’utilisation de techniques d’intelligence artificielle peut permettre d’automatiser les tâches de prospection est d’identifier lez zones où réaliser des études de faisabilité plus poussée.
Ces techniques reposent le plus souvent sur l’emploi de banques de données payantes à couvertures géographiques limitées.
Utiliser des données ouvertes permettrait de massifier ce type de solution.