Optimisation des critères de vieillissement des batteries via traitement des données de cyclage

Description de l'offre

QUI SOMMES-NOUS

Avec 40 000 collaborateurs présents sur les cinq continents, SUEZ est un leader mondial dans la gestion intelligente et durable des ressources. Le Groupe fournit des solutions de gestion de l'eau et des déchets qui permettent aux villes et aux industries d’optimiser la gestion de leurs ressources et d’améliorer leurs performances environnementale et économique.

VOTRE MISSION 

 

Le LyRE intervient en support technique pour les exploitations SUEZ et participe à des projets d'innovation dans différents domaines dont la prévention, le recyclage et la valorisation des déchets. En collaboration avec les directions du Siège de Suez, le LyRE couvre l'ensemble des phases des projets d’innovation, de la soumission du projet à la recherche de financement, de partenaires et au déploiement terrain, en collaboration avec les exploitants.

Nous recherchons un(e) stagiaire de niveau Master 2 pour un projet axé sur le traitement des données issues du cyclage de batteries Li-ions. L'objectif principal de ce stage est d'améliorer les prédictions des estimations des critères de vieillissement de ces batteries en utilisant des méthodologies liées au machine learning. Le stagiaire pourra utiliser des méthodologies existantes issues des dernières publications afin de les appliquer aux problématiques du terrain.

Les missions sont :
Analyser et traiter les données issues du cyclage de batteries Li-ions.
Développer et améliorer les modèles de prédiction du vieillissement des batteries en utilisant des techniques de machine learning.
Collaborer avec notre équipe de recherche pour comprendre les mécanismes de vieillissement des batteries Li-ions et comment ils sont reflétés dans les données de cyclage.
Présenter les résultats de manière claire et concise.

  VOTRE PROFIL

Qualifications requises :
Actuellement inscrit(e) dans un programme de Master 2 en ingénierie, mathématique, chimie, informatique ou dans un domaine connexe.
Expérience en analyse de données et/ou modélisation statistiques.
Connaissance des batteries Li-ions est un plus.
Connaissance des méthodologies liées au machine learning.
Fortes compétences en programmation (Python, R, Matlab, etc.).
Excellentes compétences en communication et en travail d'équipe.

Suez préserve l’équilibre entre vie professionnelle et privée, et s’engage sur la QVT.

BU: Unité de Différenciation - Innovation

CATEGORY: OET : Ouvriers, Employés et Techniciens