Stage Bac+5 Outil Décisionnel Tech-Éco H/F - CEA

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité

Missions :

Dans le cadre de la transition énergétique, les études technico-économiques et environnementales permettent d'identifier les systèmes énergétiques les plus prometteurs. Ces études évaluent le coût et l'empreinte environnementale de chaînes énergétiques. Chaque chaîne relie une demande en énergie (chauffage, électricité, ...) à plusieurs sources d'énergie (éolien, solaire, ...) grâce à des composants technologiques (panneau PV, électrolyseur, centrale biomasse, ...). Un grand nombre de chaînes différentes peuvent répondre à la même demande, rendant l'évaluation manuelle trop coûteuse. Il est donc nécessaire de développer un outil automatique pour la création des chaînes et l'évaluation de critères technico-économiques et environnementaux. L'outil doit permettre d'identifier les chaînes les plus prometteuses en prenant en compte les incertitudes sur les paramètres (coût du composant, rendement, durée de vie, ...).

Diplôme préparé : Bac +5 - Diplôme Ecole d'ingénieurs (ou master)

Compétences scientifiques : Connaissances en développement logiciel, dynamisme et bon relationnel pour le travail en équipe, capacité à synthétiser et à transmettre des résultats scientifiques

Connaissances : Python, gestion de bases de données, bonne culture de l'énergie.

Moyens/Méthodes/Logiciels : Python, Optimisation MILP, CairnOpen