Stagiaire IA - Efficience énergétique (H/F/N) at Syngenta Group

Monthey, Wallis, Switzerland -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

01 Jul, 26

Salary

0.0

Posted On

02 Apr, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Matplotlib, Tensorflow, Pytorch, Machine Learning, Statistical modeling, Data analysis, Database management, Predictive modeling, Anomaly detection, Energy efficiency, Industrial systems

Industry

Farming

Description

Description de l'entreprise Le groupe Syngenta, leader mondial de la technologie et de l'innovation agricoles, emploie 60 000 personnes dans plus de 100 pays pour transformer l'agriculture grâce à des solutions sur mesure pour les agriculteurs, la société et notre planète. Notre portefeuille diversifié comprend des semences, des produits de protection des cultures, des produits nutritifs, des solutions agronomiques et des services numériques, tous conçus pour aider les agriculteurs à produire des aliments sains, du fourrage, des fibres et du carburant tout en préservant les ressources naturelles et en protégeant l'environnement. Notre mission est de relever des défis critiques tels que le changement climatique et la sécurité alimentaire grâce à des pratiques durables et des solutions de pointe, tout en préservant les ressources de la planète. Syngenta Crop Protection, la plus grande unité du groupe Syngenta, est leader dans les solutions agricoles durables, offrant des produits innovants pour maintenir les cultures en bonne santé tout en minimisant l'impact environnemental, de la plantation à la récolte. Syngenta Monthey est un site de production de substances actives, fort de 900 collaborateurs. Ses activités sont principalement liées à la protection des plantes et dans une moindre mesure au secteur Produits professionnels. Découvrez les activités, l'histoire et les défis du site de Monthey via la vidéo YouTube https://www.youtube.com/watch?v=qkZhG3x3Nz8 Syngenta a été classé comme l'un des meilleurs employeurs par le magazine Science et a reçu le label "Friendly Work Space" pour tous ses sites suisses. Description du poste Objet du poste / Raison d’être du poste : Développer et déployer des méthodologies d'analyse de données avancées (Machine Learning, statistiques) pour optimiser la performance énergétique des installations de réfrigération et des réseaux de vapeur, utiliser les flux de données temps réel afin de détecter précocement les dérives, dégradations (encrassement) et anomalies (fuites), et contribuer activement à la stratégie de réduction des consommations énergétiques et de l'empreinte carbone du site de Monthey par l'amélioration de l'efficacité des utilités critiques. Responsabilités Réaliser un diagnostic complet de l'infrastructure de données existante et de la qualité des KPI pour identifier les opportunités d'optimisation. Concevoir et planifier des méthodologies d'analyse adaptées (modélisation prédictive, détection d'anomalies) pour les systèmes de réfrigération et de vapeur. Identifier les pistes d’action concrètes en explorant les données de production (températures, pressions, COP) en étroite collaboration avec les experts métier et la maintenance. Développer et déployer un Proof of Concept (POC) sur une installation pilote en collaboration avec les équipes de développement. Documenter la méthodologie et les résultats obtenus pour établir un plan de déploiement industriel à l'échelle du site. Collaborer de manière transverse avec les équipes Data Science, Ingénierie et Maintenance pour valider les hypothèses terrain. Qualifications Maîtrise avancée de Python et des bibliothèques courantes en Data Science (Pandas, Scikit-learn, Numpy, Matplotlib, Tensoflow, Pytorc, etc.). Solides connaissances en modélisation statistique et algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning). Familiarité avec la gestion et l'intégration de bases de données. Capacité d'analyse, autonomie et aisance dans le travail en équipe pluridisciplinaire. Un fort attrait pour le milieu industriel et les problématiques d'efficacité énergétique Diplôme : Étudiant(e) en dernière année de Master (ou équivalent) en Data Science, Machine Learning ou domaine connexe. Langues : Français courant. Anglais (niveau B2). Outils : Maîtrise des outils informatiques standards et des environnements de développement Data. Informations complémentaires Nous proposons un poste qui contribue à un travail précieux et impactant dans un environnement stimulant et international Un environnement de travail superbe avec une culture ouverte et une main-d'œuvre diversifiée où les nouvelles idées sont toujours les bienvenues L'opportunité de travailler avec et d'apprendre auprès d'employés hautement qualifiés et expérimentés et d'acquérir une excellence scientifique et technique Veuillez envoyer votre dossier de candidature complet avec CV, lettre de motivation, diplômes et certificats de travail (le cas échéant). Syngenta s'engage pour la Diversité. Nous encourageons toutes les candidatures indépendamment de l'origine sociale et culturelle, de l'âge, du genre, du handicap, de l'orientation sexuelle ou des croyances religieuses. #LI-Onsite

Responsibilities

Develop and deploy advanced data analysis and machine learning methodologies to optimize energy performance in refrigeration and steam systems. Collaborate with engineering and maintenance teams to identify anomalies and implement a proof of concept for industrial deployment.