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Sujet de thèse : Machine learning pour le pilotage optimisé d'un réacteur nucléaire F/H
40 000 - 60 000 €
EDF
Quai Wattier 6, Chatou
40 000 - 60 000 €
Exigences
Obligatoire:
Nous recherchons des candidats avec un niveau d’études Bac +4 / Bac +5 en recherche en mathématiques ou dans des grandes écoles. Vous devez avoir entre 5 et 10 ans d’expérience, avec des compétences techniques en data science, machine learning et statistique. La maîtrise du français ou de l'anglais à un bon niveau, à l'écrit comme à l'oral, est également essentielle. Les qualités personnelles souhaitées incluent l'autonomie, l'initiative, un esprit critique, la créativité, la motivation et la rigueur. Des connaissances supplémentaires dans le domaine nucléaire, la programmation en Python, d'autres domaines des mathématiques appliquées et la rédaction scientifique seraient un plus.
Responsabilités
Vous serez en charge de contribuer à la flexibilité du nucléaire français et à la décarbonation du mix énergétique en développant un outil d’aide au pilotage des cœurs de réacteur basé sur l’intelligence artificielle. Votre rôle principal consistera à prévoir l’évolution temporelle de l’état du réacteur et à optimiser la stratégie de pilotage. Vous mettrez en place un algorithme d’apprentissage par renforcement adapté à cette problématique métier, applicable par l’opérateur en salle de commande. Vous participerez également à la poursuite du développement d’un modèle de prévision de l’évolution temporelle de l’état du cœur du réacteur, tout en prenant en compte les principales difficultés techniques telles que la complexité de la physique en jeu et les incertitudes associées à l’environnement.
La description
Cette thèse s’inscrit dans un contexte où le nucléaire, grâce à sa capacité de production pilotable, représente un complément idéal aux énergies renouvelables, garantissant l’équilibre offre/demande dans la lutte contre le réchauffement climatique. EDF investit dans des outils d'aide au pilotage qui soutiennent les opérateurs et les ingénieurs lors des variations de charge. Les nouvelles approches basées sur l’intelligence artificielle sont explorées pour améliorer l’efficacité de ces outils. La thèse précédemment réalisée permet d’intégrer certains résultats dans les outils utilisés par l’ingénierie, et nous attendons de vous un apport significatif à ce développement.
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