Data scientist débutant h/f machine learning geosciences

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.
Débutez votre carrière par une expérience stimulante au cœur d'équipes internationales, engagées dans la transition énergétique ! Nous recherchons pour une durée de 12 mois au CSTJF à PAU (64), un.e Data Scientist Débutant H/F Machine Learning Geosciences. Nous vous proposons un Contrat de Professionnalisation Temps Plein qualifiant de 12 mois incluant un volet de formation interne (métier, linguistique, outils…). Ces formations sont dispensées en interne par des organismes sélectionnés par TotalEnergies. Ce contrat vous permettra d'acquérir une année d'expérience professionnelle tout en étant formé aux spécificités de votre métier en lien avec les activités de la Compagnie. Un réel atout pour booster votre employabilité ! Vous serez un intégré au Groupe de Géologie Structurale, basé à Pau. Vous collaborerez avec différentes entités (Forage, Géomécanique, Géologie, Analyse de logs, Prédiction pore pressure, Data Science etc.). Vous serez également amener à collaborer avec un étudiant de M2 (stage de 6 mois) en charge d'un chapitre géologique du projet. Dans ce contexte, vos missions seront les suivantes : * Analyse post-mortem des événements de perte de boue en cours de forage observés sur un champ en développement : - Compréhension exhaustive des facteurs contribuant aux processus de pertes de boue dans les formations réservoirs, connaissance des éléments dynamiquement conducteurs multi-échelles (comme les zones de failles et de fractures, karst, matrice perméable) fournie par les études puits (1D et multi 1D) et les modèles internes existants (2D, 3D). * Phase « Numérique » / « Data science » : - Capturer les interactions entre les facteurs géomécaniques (conditions de stress /pore pressure, déplétion), et autres paramètres tels que géologiques, données de forage historiques, caractéristiques de la boue, design du puits, indicateurs dynamiques, efficacité des colmatants (LCM) etc. - Sur une base de données à continuer à implémenter, rechercher des clusters de facteurs communs, concevoir un modèle Machine Learning pour l'analyse des pertes de boue. Préparer les étapes ultérieures du projet dédiées au développement de modèles prédictifs (avec critères de pondération, filtres, représentation de scénarios et quantification des incertitudes, etc.). Un accompagnement pour anticiper les risques de zones de perte, ajuster les stratégies de forage à l'échelle du champ, adapter les conditions opérationnelles, etc.
Récemment diplômé(e) d'un diplôme de niveau Bac+5 avec une spécialisation en Géosciences / Data science / Machine Learning, vous êtes à la recherche d'une opportunité dans un environnement international et innovant ? Compétences Techniques : * Connaissances en géosciences / Géologie * Data Sciences * Mécanique des Roches - Forage * Anglais Opérationnel Compétences Informatiques : * Machine Learning * Python * Database management * Notions outils Petrel & Geolog Aptitudes : * Aisance relationnelle * Rigueur * Esprit d'équipe * Autonomie Vous vous reconnaissez ? N'attendez plus... postulez pour rejoindre les équipes TotalEnergies du CSTJF à Pau !