Description du poste
TotalEnergies is a global multi-energy company that produces and supplies energy: oil and biofuels, natural gas and green gases, renewables and electricity.
Its 105,000 employees are committed to making energy more affordable, cleaner, reliable, and accessible to as many people as possible.
Operating in more than 130 countries, TotalEnergies places sustainable development in all its dimensions at the heart of its projects and operations to contribute to the well-being of communities.TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d'énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité.
Ses 105 000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, propre, fiable et accessible au plus grand nombre.
Présent dans plus de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations pour contribuer au bien-être des populations.As part of its ambition to achieve net zero by 2050, TotalEnergies is building a portfolio of renewable energies and electricity businesses.
TotalEnergies will continue to develop this activity to reach 100 GW of gross production capacity from renewable sources by 2030, with the goal of being among the world's top 5 wind and solar power producers.
In this context, we have an internship opportunity at the Integrated Power Modeling (IPM) Team at Palaiseau.
You will collaborate within an interdisciplinary team and present results at scientific meetings and conferences.
The internship can also potentially lead to a publication in a peer-reviewed scientific journal.Dans le cadre de son ambition d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2050, TotalEnergies constitue un portefeuille d'activités dans les énergies renouvelables et l'électricité.
L'entreprise poursuivra le développement de ces activités afin d'atteindre 100 GW de capacité brute de production d'énergie renouvelable d'ici 2030, avec l'objectif de figurer parmi les cinq premiers producteurs mondiaux d'énergie éolienne et solaire.
Dans ce contexte, un stage est proposé au sein de l'équipe Integrated Power Modeling (IPM) à Palaiseau.
Vous collaborerez au sein d'une équipe interdisciplinaire et présenterez vos résultats lors de réunions scientifiques et de conférences.
Le stage pourra également mener à une publication dans une revue scientifique.As a Wind Data Analysis and Optimization Intern (M/F), your responsibilities will include: This internship will focus on the analysis and optimization of real wind farm data.
Wind data can be analyzed from two complementary perspectives: the time-series approach and the statistical approach.
You will investigate the relationships between these two representations, with the following objectives.
1) Characterizing temporal and spatial variability of wind parameters such as wind direction and wind speed.
These studies will help understand the importance of time series VS statistical wind data.
2) Quantifying the loss of accuracy or information when transitioning from time-series to statistical data.
Sensitivity analyzes will be conducted on WIFAS-AEP, an internal tool used to simulate wind farms.
3) Exploring strategies to reduce time-series complexity while achieving comparable modeling precision.
Explored strategies can go from simple heuristics to more complex machine learning-based systems.
Impact The different analyses conducted in the internship will help researchers and technical developers better understand the wind data on which every project relies.
And especially, the relationship between the wind data, its format (statistical VS time series) and wind farm simulation.
The strategies you will develop to reduce time-series complexity will have a direct impact on other wind farm optimization projects.
You will work on real wind farm projects and you will potentially gather your results and your findings into a scientific publication.
You will work within a team of experienced professionals and alongside a dedicated mentor, your future career guide.
Personalized support will help you develop autonomy and successfully achieve your academic goals!En tant que stagiaire Wind data analysis and optimization H/F, vos missions seront : Ce stage porte sur l'analyse et l'optimisation de données réelles de parcs éoliens.
Les données de vent peuvent être examinées sous deux angles complémentaires : l'approche temporelle (séries chronologiques) et l'approche statistique.
Vous étudierez les relations entre ces deux représentations, avec les objectifs suivants.
1) Caractériser la variabilité temporelle et spatiale de paramètres du vent tels que la direction et la vitesse.
Ces études permettront de mieux comprendre l'importance des séries temporelles par rapport aux données statistiques.
2) Quantifier la perte de précision ou d'information lors du passage des séries temporelles aux données statistiques.
Des analyses de sensibilité seront menées sur WIFAS-AEP, un outil interne utilisé pour la simulation de parcs éoliens.
3) Explorer des stratégies permettant de réduire la complexité des séries temporelles tout en conservant une précision de modélisation comparable.
Les stratégies envisagées pourront aller de heuristiques simples à des approches plus sophistiquées basées sur l'apprentissage automatique.
Impact Les différentes analyses menées durant le stage aideront les chercheurs et développeurs techniques à mieux comprendre les données de vent sur lesquelles reposent tous les projets.
Elles mettront en lumière le lien entre les données de vent, leur format (statistique vs séries temporelles) et la simulation de parcs éoliens.
Les stratégies que vous développerez pour réduire la complexité des séries temporelles auront un impact direct sur d'autres projets d'optimisation de parcs éoliens.
Vous travaillerez sur des projets réels et vous pourrez potentiellement rassembler vos résultats dans une publication scientifique.
Vous évoluerez au sein d'une équipe de professionnels confirmés et auprès d'un tuteur-coach, le référent de votre futur métier.
Un accompagnement individualisé vous permettra de favoriser votre autonomie et de vous mener à votre diplôme ! Are you currently enrolled in an engineering school or pursuing a Master's degree in Data Science or Energy, and looking for a 6-month final-year internship starting in January 2026? Do you have strong skills in Data Science and Machine Learning?Do you master the development of neural network models?Are you interested in the wind energy sector and eager to contribute to its growth?Do you code confidently in Python and write clean, efficient code?Can you communicate effectively in both French and English?
(All deliverables and written work during the internship will be in English.) If this sounds like you, don't wait-apply now and join our team!Actuellement en école d'ingénieur ou en Master dans le domaine de la Data science ou de l'Energie, vous recherchez un stage de fin d'étude d'une durée de 6 mois à partir de Janvier 2026 ? Vous maitrisez autant la Data science que le machine learning ?Vous maîtrisez le développement des modèles de réseaux de neurones ?Vous vous intéressez au secteur éolien et souhaitez contribuer à son développement ?Vous programmez en Python avec aisance et codez avec rigueur et efficacité ?Vous savez communiquer efficacement autant en français qu'en anglais ?(Toutes les productions réalisées durant le stage seront rédigées en anglais.) Alors n'attendez plus, postulez pour rejoindre notre équipe !