Description du poste
Votre rôle :
En collaboration avec l’équipe projet, vous jouerez un rôle clé dans le développement et l’implémentation de solutions de machine learning pour le monitoring des infrastructures.
Pour ce faire, vos missions seront les suivantes :
Développement et Modélisation :
* Classer les éléments suivis dans le projet selon des critères définis (type d’ouvrage, section d’ouvrage, matériaux, orientation).
* Rechercher et sélectionner les différentes sources de données environnementales accessibles pour les utiliser comme entrées des modèles générés.
* Étudier et sélectionner les outils de modélisation appropriés, en comparant les réseaux de neurones artificiels avec des modèles plus classiques comme les modèles SARIMA.
Implémentation et Analyse :
* Appliquer les outils de modélisation sélectionnés sur l’ensemble des ouvrages étudiés, en procédant à des améliorations itératives dans la sélection et le paramétrage des outils.
* Évaluer les performances des modèles selon les critères identifiés, afin d’identifier et de valider quels comportements sur quels types d’ouvrages peuvent être modélisés efficacement.
Collaboration et Reporting :
* Collaborer avec les équipes techniques et les partenaires académiques pour assurer une intégration fluide des solutions développées.
* Rédiger des rapports détaillés sur les résultats obtenus et les recommandations pour les futures implémentations.
Qualifications
Formation :
* Étudiant(e) en dernière année d’une école d’ingénieurs ou d’un master en informatique, génie civil, data science ou domaine connexe.
Compétences / Expériences :
* Expérience des outils de programmation scientifique (Python, ou MATLAB)
* Maîtrise des outils de base en analyse de données : séries temporelles, statistiques, modèles linéaires…
* Expérience préalable en machine learning (classification, régression, détection d’anomalies, etc.)
* Connaissances en génie civil, notamment dans les techniques de monitoring structurel.
Qualités recherchées :
* Esprit analytique et rigoureux – Capacité à analyser des données complexes avec précision
* Capacité à travailler en équipe – Collaboration efficace avec les membres du projet
* Communication claire – Aptitude à présenter des résultats de manière compréhensible
* Autonomie – Capacité à gérer les tâches de manière indépendante tout en respectant les délais
* Curiosité technique – Intérêt marqué pour l’apprentissage et l’application de nouvelles technologies
Informations supplémentaires
* Localisation : Rueil Malmaison (92)
* Diversité et Inclusion : Conformément à notre engagement en faveur de la diversité et du handicap, toutes nos offres sont ouvertes à tous. Chez SITES, votre place vous attend !
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