Data analyst h/f - plusieurs stages à pourvoir

L’Université de La Réunion (UR) recherche plusieurs stagiaires de niveau Master / Grandes Écoles dans le cadre d’une opération de coopération régionale Océan Indien autour d’un projet scientifique d’études climatiques dans la zone SOOI (Sud-Ouest de l’Océan Indien), le partenaire principal étant l’Université de Maurice (UoM).
L’expertise du Laboratoire Énergétique, Électronique et Procédés (LE2P - ENERGY-lab), porteur du projet, se situe à la fois dans le domaine de la métrologie au sol (l’équipe gère un réseau d’une quinzaine de stations météorologiques sur le territoire réunionnais mais égale- ment dans les pays de la zone), et dans le domaine de la modélisation régionale climatique (depuis 2011, l’équipe met en œuvre une approche dynamique de descente d’échelle basée sur l’utilisation de modèles régionaux de climat dits RMCs forcés sur leurs bords par : 1) des modèles globaux de climat dits GCMs, 2) des réanalyses climatiques).
Le projet SWIO-Energy, à financement européen INTERREG V 2014-2020, a ainsi pour objectif principal d’étudier, pour la première fois dans la région, l’impact du changement climatique sur les ressources renouvelables (solaire, éolien) à l’échelle locale à La Réunion et à Maurice en se basant sur des mesures au sol, de l’imagerie satellitale et sur la simulation à l’aide de modèles régionaux de climat.
Le stagiaire intervient sous la responsabilité de l’IGE (ingénieur d’étude) spécialiste en traitement de données et en lien avec l’IGR (ingénieur de recherche) ainsi que l’IGE Calculs Scientifiques du laboratoire.

MISSIONS
Le laboratoire de recherche (LE2P - ENERGY-lab) a présenté sa candidature en vue de devenir la première station BSRN (Baseline Surface Radiation Network) de la zone sud- ouest de l’océan Indien. Le BSRN est un projet du World Climate Research Programme (WCRP), et à cet égard, a pour objectif la détection des changements des flux radiatifs à la surface de la Terre. Les données issues du réseau BSRN sont utilisées pour l’étalonnage et la validation des produits satellitaires, ainsi que pour la validation des simulations par des modèles climatiques globaux et régionaux. En outre, les mesures locales peuvent être utilisées pour la dérivation de climatologies régionales du rayonnement. Le BSRN permet la surveillance continue des modifications du bilan radiatif provoquées par des facteurs naturels et anthropiques, modifications d’une grande importance dans la discussion du changement climatique.
Analyse des données et méthode mathématique
Le travail du stagiaire s’inscrit pleinement dans la mise en œuvre et l’application, à l’en- semble des données solaires du réseau radiométrique du LE2P, d’un programme de contrôle de la qualité systématique de la donnée selon les critères du réseau mondial de référence de la métrologie solaire au sol, le réseau BSRN.
Le stagiaire devra analyser les données historiques issues des différentes stations de me- sure au sol du laboratoire afin de proposer et valider une méthode mathématique dans le but de déterminer les limites climatologiques reliées aux différentes grandeurs.
Apprentissage et data mining
Le deuxième objectif du stage portera sur un volet plus orienté apprentissage et data mining. Un contrôle qualité est réalisé sur chacune des mesures effectuées au sein du laboratoire. Ce contrôle peut être de plusieurs natures : contrôle de la grandeur physique et de sa cohérence, intervention d’un agent sur site, contrôle visuel relevant une anomalie, etc ... À l’issue de ces contrôles, chaque donnée se voit flaguée des codes erreurs des contrôles échoués. Le stagiaire devra entraîner un algorithme d’apprentissage sur l’ensemble de ces flags en vue de construire une intelligence artificielle capable de retrouver de façon autonome les erreurs portant sur les données. Ainsi cet outil pourra être utilisé comme outil d’aide à la décision pour l’opérateur réalisant le contrôle qualité visuel.

COMPÉTENCES
De formation scientifique supérieure ; niveau Bac + 5, le stagiaire aura avant tout des compétences dans les domaines suivants :
— maîtrise des techniques statistiques
— apprentissage automatique
— algorithmes de fouille de données permettant de faire des analyses fines sur de nombreuses données
— techniques de mining, tels que l’extraction de patrons fréquents, le clustering et classification.
— langages de programmation (Python, R, Go...)
— deep learning : des compétences ou expériences dans ce domaine serait un plus (xgboost, Scikitlearn, TensorFlow, deep forest, ... )
— connaissances en bases de données big data appréciées (MongoDB, InfluxDB, Cassandra DB)
— outil de versionning (git, github)
— bonne maîtrise de la langue anglaise (B2)
— proposer des solutions techniques et/ou créatives
— aisance rédactionnelle
Le stagiaire devra organiser son travail avec méthode et rigueur et rédigera un rapport final complet à remettre au laboratoire avec copie de l’ensemble des documents qui auront été générés durant le stage (code source des programmes développés, jeux de données, résultats et analyses. . . ).

CADRE RÉGLEMENTAIRE
Textes
Loi N°2014-788 du 10 juillet 2014 tendant au développement, à l’encadrement des stages et à l’amélioration du statut des stagiaires. Décret N°2014-1420 du 27 novembre 2014 relatif à l’encadrement des périodes de formation en milieu professionnel et des stages. Note d’information interne de l’Université de La Réunion relative aux stages des étudiants, mise à jour du 01 décembre 2014.
Durée
Chaque stage proposé à une durée de 6 mois (temps de travail : 7h par jour, 35h par semaine). Poste à pourvoir dès maintenant.
Gratifications
Les stagiaires reçoivent une gratification mensuelle égale au montant en vigueur selon les modalités accessibles sur le site : https://www.service-public.fr/simulateur/calcul/gratification-stagiaire
Mobilité
L’étudiant pourra avoir à effectuer des missions dans la zone Océan Indien.
Localisation
Laboratoire LE2P, Université de la Réunion
15 avenue René CASSIN,
97744 Saint-Denis
île de la Réunion
Date d’ouverture des candidatures
01 mars 2021