Scientific computing and ML engineer Intern (ID233)

Titre du Poste: 

Scientific computing and ML engineer Intern (6 mois)

Titre du Projet:  

Développement d’une IA guidée par la physique pour l’évaluation automatisée de l’intégrité des 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: 

Ce stage offre l’opportunité de travailler sur Epilogue, la dernière technologie acoustique développée par SLB, afin de concevoir des méthodes d’intelligence artificielle pour l’interprétation automatisée de l’intégrité des puits.

Le projet combinera physique, analyse de données et Machine Learning pour développer des algorithmes robustes capables de classifier automatiquement les différentes conditions de puits à partir de mesures multiphysiques.

Vous évoluerez au sein d’une équipe internationale de scientifiques et d’ingénieurs et contribuerez à l’intégration des solutions développées dans des logiciels d’ingénierie. 

Responsabilités: 

X 

Qualifications: 

• Développer et tester des méthodes de classification et de regroupement automatique de données multiphysiques
• Identifier et extraire des caractéristiques pertinentes à partir des données de terrain
• Évaluer la robustesse, l’incertitude et la reproductibilité des algorithmes
• Contribuer à l’intégration des modèles dans des workflows automatisés de contrôle qualité et de prestation de services
• Documenter les méthodes et résultats obtenus
• Rédiger un rapport technique et présenter les conclusions du projet
• 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.