La Direction Maîtrise des Risques et Expertise (DMRE) est garante d’un haut niveau de maîtrise des risques dans les domaines sûreté, sécurité, environnement et protection des différentes entités de l'Établissement de La Hague. Cette Direction a en charge l’expertise technique et les activités de pérennisation du fonctionnement de l’usine et est en interface forte avec les Directions Opérationnelles et l’Autorité de Sûreté Nucléaire.

Contexte du stage

Dans les usines de traitement des combustibles usés du site Orano La Hague, un grand nombre d’équipements font l’objet d’analyses chimiques et radiologiques périodiques afin de monitorer l’évolution des quantités de matières fissiles et de réactifs chimiques, ce qui permet d’assurer le pilotage des installations et de vérifier le respect des domaines d’exploitation. Dans le cadre d’études menées par les experts procédé et caractérisation nucléaire du Pôle Technique de la Direction Maîtrise des Risques et Expertise, il est recherché une traçabilité plus précise de la matière présente dans certaines cuves du procédé.

Votre mission ?

Au sein de l’équipe Data Science du Pôle Technique et en relation avec les experts susnommés, vous aurez pour mission d’exploiter les données recueillies sur plusieurs années (analyses chimiques et radiologiques, relevés de capteurs en continu, bilans radiologiques des combustibles traités, etc.) et associées à l’un des équipements principaux d’un atelier de cisaillage-dissolution, dans le but de construire un modèle statistique qui doit permettre d’établir le bilan matière de l’équipement en fonction des phases d’exploitation.

Vous recherchez un stage dans le cadre de votre formation Ingénieur(e) ou formation universitaire de type Master orientée statistiques, mathématiques ou informatique décisionnelle, avec une spécialisation en Data Science. Vous cultivez une appétence particulière pour les statistiques bayésiennes et la modélisation de systèmes complexes.

Vous maîtrisez le langage de programmation Python et ses modules de Data Science. Vous possédez des connaissances avérées sur les statistiques bayésiennes, les méthodes MCMC et les filtres de Kalman.

Des compétences en développement d’interfaces applicatives, dashboards et/ou data visualization serait un plus.

Vous faites preuve de rigueur, d’organisation et de réactivité dans votre travail. Vous savez allier travail en équipe et travail en autonomie.

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