IFPEN est un acteur clé de la recherche sur la transition énergétique et écologique (éolien, CCUS, biocarburants, géothermie, …). Particulièrement concernant l’éolien, IFPEN a participé ou piloté plusieurs projets de recherche Français, Européens et Internationaux depuis une dizaine d’années et est impliqué dans plusieurs projets industriels, notamment, le démonstrateur Provence Grand Large. En 2023, IFPEN a créé la filiale GreenWITS spécialisée dans les solutions numériques pour le secteur de l’éolien et a ainsi concrétisé plus de 12 années de recherche dans le domaine de l’éolien.

Au sein du département de mécanique des fluides d'IFPEN, vous intégrerez une équipe d'aérodynamiciens travaillant dans des projets de recherche sur les interactions atmosphère-sillage des éoliennes, et bénéficierez d’un accompagnement dédié d'un spécialiste data/IA. 

Dans le cadre de nos projets de recherche, vous contribuerez à développer une méthode innovante permettant l’optimisation de la production des parcs éoliens en combinant intelligence artificielle et données industrielles massives.

• Traitement des données : préparation des données industrielles massives disponibles
• Analyse statistique : classification des profils atmosphériques et analyse des profils de production
• Intelligence artificielle : exploration d'architectures pour modéliser l'impact des conditions atmosphériques sur le productible éolien
• Mise en forme des résultats et interprétation

• Expérience Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
• Projets en machine learning (régression, clustering)
• Connaissances en traitement de données massives
• connaissances en mécanique des fluides /météorologie serait un plus

Diplôme d’ingénieur ou équivalent dans les domaines suivants : Mathématique, Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle.

L’alternant(e) devra s’inscrire à la formation d’ingénieur spécialisé « Offshore Wind Project Development » (OWPD) de IFPSCHOOL, lui permettant d’acquérir des compétences spécifiques au développement de projets éoliens offshore (https://application.ifp-school.com/en/2/candidates/sign_in).

Stage ou projet académique en data science / machine learning apprécié (3-6 mois).