Interpretation Development Engineer Intern (ID222)

Titre du Poste: 

Interpretation Development Engineer Intern (6 mois) 

Titre du Projet:  

Développement de méthodes de zonation automatique pour l’analyse d’images de puits

À propos de SLB: 

Nous sommes une entreprise technologique mondiale, moteur de l'innovation énergétique pour un équilibre planétaire. 

Chez SLB, nous créons des technologies incroyables qui ouvrent l'accès à l'énergie au bénéfice de tous. C'est notre raison d'être. En tant qu'innovateurs, c'est notre mission depuis 100 ans. Nous faisons face au plus grand défi d'équilibre au monde : réduire simultanément les émissions tout en répondant à la demande croissante en énergie. Nous travaillons chaque jour pour trouver des solutions, un pas après l'autre. 

Notre avenir collectif dépend de la décarbonisation de l'industrie des énergies fossiles, tout en innovant dans un nouveau paysage énergétique. C'est ce qui nous motive. Assurer le progrès pour les personnes et la planète, dans un cheminement vers la neutralité carbone et au-delà. Pour un équilibre planétaire. 

Notre mission : Ensemble, nous créons des technologies incroyables qui ouvrent l'accès à l'énergie au bénéfice de tous. Vous pouvez en savoir plus sur nous via ce lien: https://www.slb.com/who-we-are. 

Localisation:  

Clamart, Paris 

Description et Périmètre: 

L’interprétation des images de puits repose notamment sur la détection de pendages, fractures et autres structures géologiques. Bien que certaines étapes soient automatisées, la validation par des experts reste essentielle et les performances des algorithmes varient selon les outils, les conditions d’acquisition et la qualité des données.

L’objectif de ce stage est d’améliorer l’évaluation et la qualification des résultats de détection en développant des méthodes de zonation automatique plus robustes. Le stagiaire contribuera à la définition de nouveaux critères de qualité, au développement d’indicateurs de fiabilité et à l’exploration de nouvelles approches de traitement d’images pour l’identification de structures géologiques. 

Responsabilités: 

• Analyser les processus actuels de détection des pendages et fractures.
• Définir de nouvelles métriques d’évaluation des résultats de zonation.
• Développer un indicateur de qualité pour chaque zone détectée (score de fiabilité).
• Concevoir et prototyper de nouvelles méthodes de détection et de zonation d’images.
• Évaluer les performances des approches sur des jeux de données représentatifs.
• Documenter les développements et présenter les résultats du projet.

Qualifications: 

• Master 2 en géosciences, géophysique ou discipline connexe.
• Python.
• Intelligence artificielle et analyse de données.
• Traitement d’images.
• Mathématiques appliquées (statistiques, algèbre linéaire, trigonométrie).
• Machine Learning (atout).
• Curiosité, autonomie et esprit d’initiative.
• Communication orale et écrite en anglais 

SLB est un employeur offrant l'égalité des chances en matière d'emploi. Les candidats qualifiés sont considérés sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'origine nationale, d'âge, de handicap ou d'autres caractéristiques protégées par la loi. 

Le processus de recrutement et le poste peuvent être adaptés pour répondre à la plupart des handicaps. N'hésitez pas à le mentionner lors de votre candidature.