L'IRSN, Etablissement Public à caractère Industriel et Commercial (EPIC) - dont les missions sont désormais définies par la Loi n° 2015-992 du 17 août 2015 relative à la transition énergétique pour la croissance verte (TECV) - est l'expert public national des risques nucléaires et radiologiques. L'IRSN concourt aux politiques publiques en matière de sûreté nucléaire et de protection de la santé et de l'environnement au regard des rayonnements ionisants. Organisme de recherche et d'expertise, il agit en concertation avec tous les acteurs concernés par ces politiques, tout en veillant à son indépendance de jugement. L'objectif de ce stage consiste à déployer un modèle déjà existant d'apprentissage profond (deep learning) prédisant le bruit de fond radiologique à deux stations Orsay et Houdelaincourt, sur l'ensemble des stations de mesure des aérosols en césium-137 du territoire français.
Il s'agira de déterminer les stations météorologiques les plus pertinentes autour des stations de mesure des aérosols et de vérifier la bonne performance du modèle, voire de procéder à une optimisation du modèle au cas où de mauvaises performances sont constatées.
Dans un deuxième temps, on cherchera à améliorer le modèle existant en jouant sur :
La structure du modèle,
La prise en compte d'un seuil de bruit de fond variable,
Les variables d'entrées pour caractériser plus finement le bruit de fond radiologique
Pour cela, deux types de jeux de données seront utilisés :
Les concentrations de 137Cs dans les aérosols de 2000 à nos jours sur toutes les stations du territoire français
Les données météorologiques mesurées à différ
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