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Assistant qualité pour les données de puits en Géosciences – H/F

@ TotalEnergies
Pau, France, France
OnsiteFull Time, Internship
Responsibilities:Inventory data, Harmonize data, Build database
Requirements Summary:Less than 3 years experience; apprenticeship position in full-time arrangement; located in Pau, France; focus on data quality and integration in geosciences.
Technical Tools Mentioned:Geoscience software, Database management, Petrolan, LCD/diagraphy tools, Eureka/MyWell
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Job Description
En tant qu’Assistant(e) qualité pour les données de puits en Géosciences, vos missions seront : 
Inventaire et exploration des données
• Identifier et inventorier les données de puits de référence existantes à travers plusieurs sources :
  o Lecteurs partagés et répertoires de projets
  o Projets GEOLOG
  o Plateformes corporate (par ex. Eureka / MyWell)
• Évaluer la pertinence des données, le niveau de validation et l’utilisabilité
• Documenter les sources de données, les formats et les métadonnées
Collecte et intégration des données
• Récupérer les diagraphies de référence validées (LCD/diagraphies composites)
• Collecter les interprétations quantitatives (par ex. issues de Petrolan, Multimin)
• Rassembler les lithologs de référence
• Fusionner des formats de données hétérogènes dans une structure unifiée
Harmonisation des données et contrôle qualité
• Harmoniser les descriptions lithologiques à l’aide d’un code lithologique standardisé applicable à l’échelle mondiale
• Assurer la cohérence entre les diagraphies, les interprétations et les lithologs
• Effectuer des contrôles qualité sur les profondeurs, les unités, les conventions de nommage et les métadonnées
• Identifier et résoudre les incohérences de données
Construction de la base de données et automatisation
• Concevoir et alimenter une base de données de référence structurée
• Développer des workflows automatisés pour l’ingestion, la validation et les mises à jour des données
• Assurer la scalabilité afin d’intégrer progressivement des pays et des jeux de données supplémentaires
• Documenter les modèles de données, les processus et les hypothèses

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