Stage/Analyse causale pour optimisat° batteries électriques H/F

Saft (https://saft.com/about-us/who-saft/battery-company) est une entreprise française de batteries impliquée dans la conception, le développement et la fabrication de batteries électriques utilisées dans 4 secteurs principaux :

- Aérospatial, Défense et Performance (ADP)

- Energie Intelligente Connectée (CSE)

- Systèmes de Stockage d'Energie (ESS)

- Industrie, Mobilité et Infrastructure (IMI)

Le siège social de Saft est en France et la compagnie est établie dans 19 pays, soutenue par 17 sites de production. Saft compte plus de 4 300 employés à travers le monde.

Depuis 2016, Saft est une filiale à 100% de TotalEnergies, un groupe énergétique qui produit et commercialise des énergies à l'échelle mondiale : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, énergies renouvelables et électricité.

Saft investit massivement dans les trois chimies qui dominent le marché des batteries d'aujourd'hui : nickel, lithium primaire et lithium rechargeable (lithium-ion).

Saft travaille actuellement avec la Digital Factory de TotalEnergies et le département R&D de TotalEnergies pour optimiser la qualité et le coût de fabrication des cellules de batteries électriques en utilisant des méthodes basées sur les données.

Créée en mai 2020, la Digital Factory est une entité de TotalEnergies dont la mission est de développer des solutions numériques adaptées à toutes les branches du groupe TotalEnergies, d'accélérer la transformation numérique en mode agile, à grande échelle, pour les utilisateurs du monde entier, et de transformer les modes de travail et de collaboration des différentes entités. La Digital Factory rassemble des développeurs, des data scientists, des leaders techniques et d'autres experts pour accomplir cette mission.

Les 40 data scientists de la Digital Factory sont amenés à travailler au sein de deux types d'équipes différentes :

- au sein d'une équipe agile visant à construire un produit minimum viable pour l'un des clients du groupe TotalEnergies d'une part.

- au sein d'une équipe de data science visant à réaliser des études, des prototypes, des outils et des outils de modélisation qui sont ensuite industrialisés par des équipes agiles d'autre part.

Basé(e) à Paris dans le 2ème arrondissement, vous serez accueilli(e) au sein d'une équipe de data science et serez également supervisé(e) par l'un de nos collègues du département R&D de TotalEnergies Saclay.

Ce stage se concentrera sur l'optimisation de la qualité des cellules pendant le processus de fabrication.

Vous mettrez en œuvre et testerez des méthodes causales pour générer des recommandations basées sur les données pour les opérateurs et les gestionnaires d'usines. Ce travail se basera sur la grande quantité de données de capteurs collectées dans les différentes usines au fil des années.

En tant que stagiaire, vous serez amené(e) à :

- Vous familiariser avec le processus de fabrication des cellules de batteries électriques et les jeux de données (plus de 4 ans de données pour plus de 100 capteurs)

- Sélectionner et mettre en œuvre les méthodes pertinentes de découverte et d'inférence causale à partir de la littérature et des packages open-source disponibles

- Définir des caractéristiques (features) pertinentes pour les modèles de décision

- Générer des recommandations pour optimiser la qualité de la matière active des cellules

- Discuter des recommandations avec les experts techniques de l'usine de fabrication de batteries

Vous êtes prochainement diplômé(e) d'un Master 1 en école d'ingénieurs et recherchez un stage d'une durée de 3 mois (de juin à août 2024) ?

Vous êtes passionné(e) par la modélisation, les statistiques et l'application de techniques de machine learning ?

Une connaissance de la découverte et de l'inférence causales et/ou de l'économétrie serait également appréciée.

Vous avez des facilités dans le développement et la validation d'algorithmes mathématiques ?

Vous êtes à l'aise avec la bureautique et maîtrisez des outils tels que Python, PySpark, scikit-learn et statsmodels ?

Vous êtes capable de poser des hypothèses et les vérifier au sein d'un ensemble de données ?

Votre esprit de synthèse vous permet de communiquer facilement des résultats à un public business/opérationnel ?

L'autonomie et la proactivité font partie intégrante de vos qualités ?

Vous êtes reconnu(e) pour votre faculté à travailler en équipe et parlez anglais couramment ?

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

TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d'énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité. Ses 105 000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, propre, fiable et accessible au plus grand nombre. Présent dans plus de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations pour contribuer au bien-être des populations.