How will you CONTRIBUTE and GROW?
Dans le cadre de la transition énergétique, l’utilisation de l’hydrogène comme vecteur énergétique est en forte croissance, particulièrement comme carburant pour les véhicules à hydrogène dans la mobilité lourde. De par son expertise unique dans la supply chain des gaz, Air Liquide aspire à être un acteur majeur de ce marché à fort potentiel; une volonté qui se caractérise par exemple à l’heure actuelle par plus d’une centaine de stations de recharge d’hydrogène vendues par le groupe à travers le monde. Ces stations conditionnent l’hydrogène gazeux à très haute pression (350-700 bar) afin de permettre un remplissage rapide des véhicules et de leur donner une autonomie suffisante. Alors que le nombre de véhicules hydrogène en utilisation ainsi que de nouveaux marchés (bus, camions, bateaux..) se multiplient, le recours à l’approvisionnement de ces stations en hydrogène liquéfié (-253°C) est l’un des axes de développement du groupe.
Missions et Responsabilités
Des modèles thermodynamiques sont réalisés pour calculer les paramètres optimaux d’opération de supply chain d’hydrogène liquide. Les résultats de ces modèles, s’ils reflètent des réalités physiques, peuvent varier des données récoltées sur le terrain. L’objectif de ce stage est d’améliorer la prédiction des modèles thermodynamiques de prédiction de pertes et de rendement d’équipements (Python) en incluant des briques IA correctives.
Le stagiaire devra analyser des données terrain (stations, camions), les comparer aux modèles thermodynamiques et les améliorer à l’aide de briques IA. Elles pourront porter sur la correction de précision de capteurs, sur la déviation des hypothèses thermodynamiques simplificatrices ou la détection d’anomalies.
Au sein de l’équipe Supply Chain Performance du Campus Innovation Paris, les missions du stage consisteront à:
Compréhension du sujet, état de l’art de modèles physiques/thermodynamiques couplés à des modules IA et des outils existants.
Identification des besoins, développement puis validation d’un outil de modélisation hybride (algorithme & architecture) (Python).
Utilisation de l’outil de modélisation pour préciser des analyses technico-économiques.
Présentation des résultats de l’étude de façon simple, didactique en étant force de proposition.
Are you a MATCH?
Ingénieur Bac+5
Connaissances en IA & data
Appétence pour les sujets de transition énergétique
Bonne maîtrise de Python, en particulier des modules IA & data les plus courants
Des connaissances en thermodynamique seraient un plus
Anglais courant
Rigoureux, méthodique et organisé pour structurer la démarche et la capitaliser
Profil proactif: capable de progresser de façon autonome et de trouver l’information nécessaire
A l’aise avec les outils informatiques classiques de bureautique
Lieu du stage
Le stage sera réalisé au Campus Innovation Paris, centre de R&D d’Air Liquide en France situé aux Loges-en-Josas (1, Chemin de la Porte des Loges).
Our Differences make our Performance
At Air Liquide, we are committed to build a diverse and inclusive workplace that embraces the diversity of our employees, our customers, patients, community stakeholders and cultures across the world.
We welcome and consider applications from all qualified applicants, regardless of their background. We strongly believe a diverse organization opens up opportunities for people to express their talent, both individually and collectively and it helps foster our ability to innovate by living our fundamentals, acting for our success and creating an engaging environment in a changing world.