Créée en 1984, SITES est une société d'ingénierie spécialisée dans la performance et la santé structurelle des infrastructures. Nos ingénieurs et experts assurent la durabilité des actifs face au vieillissement, à l'usage et à l'impact environnemental.
SITES intervient dans des secteurs variés : énergies décarbonées (hydraulique, nucléaire, renouvelable), infrastructures de transport (routier, ferroviaire, maritime), industries sensibles, patrimoine historique, et projets expérimentaux.
Nos services couvrent toutes les étapes de la vie des ouvrages : inspections, tests, monitoring, ingénierie de pérennité, et assistance technique pour garantir la sécurité et l'exploitation continue des infrastructures.
Chez SITES, nous agissons avec éthique et indépendance dans l'intérêt de nos clients et de l'entreprise. Le respect des personnes, des normes internes et des règles spécifiques des clients est essentiel. 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.
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