Conception et mise en œuvre d'un système de détection d'anomalies sur des données météorologiques issues de ERA5 en fichiers GRIB en utilisant des méthodes de Data Science.-Travaux sur des séries temporelles multivariées et des données spatio-temporelles pour identifier les variations anormales de la sécheresse.-Utilisation de modèles de Machine Learning non supervisés et de distances pour évaluer les taux de résidus sur les données.-Utilisation d'autoencodeurs sous Pytorch pour la reconstruction des données, permettant ainsi le calcul d'erreurs de reconstruction et la détection d'anomalies.-Collaboration avec une équipe pour développer des solutions innovantes et contribuer à la compréhension des phénomènes liés à la sécheresse.

- Assemblage des différentes pièces effectué par rivetage ou vissage suivant un plan de dessin industriel- Préparation et fabrication de pièces métalliques- Réalisation de finitions par ébavurage pour que les surfaces et joints des pièces assemblées soient lisses.