Stage - Génération de données artificielles par un réseau de neurones entrainé sur des données réels (F/H)

Description de l'offre

about the role

Sous la responsabilité de l'ingénieur/chercheur en charge du développement de activités autour des Big data et intelligence artificielle, au sein des équipes de recherche, vous collaborez étroitement aux activités menées autour d'un projet sur la modélisation de comportement de communication et mobilité humaine par les réseaux de neurones utilisant les traces réels comme base d'apprentissage.

Vous allez concevoir et tester plusieurs architectures des RN (réseau de neurones) afin d'aboutir à un système permettant l'apprentissage à partir des séries temporelles issues des CDR réels (Call Detail Records) et création d'un modèle suffisamment générique pour générer ensuite les CDR synthétiques (artificielles) à partir de ce modèle et ayant les mêmes caractéristiques statistiques que les CDR d'origine.

about you

Etudiant(e) en Master 2e en BAC+5 Intelligence Artificielle / Machine Learning
Vous êtes à la recherche d'un stage de fin d'étude

Vous connaissez bien l'un des principaux frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, ...)
Si vous avez déjà réalisé un projet d'IA c'est un plus
Vous programmez aisément en python (2.7 et 3.x) -
Vous connaissez les avantages de calcul en GPU (framework CUDA)
Vous êtes proactif et avez un esprit de recherche
Vous savez évaluer vos résultats et les critiquer (pour en faire ressortir les qualités et les défauts)
Vous savez travailler en autonomie

department

La direction IMT/TECHNOCENTRE/XDLAB, mène des projets autour de l'expérience client dans la gamme des produits et services d'Orange.
Au sein de cette entité, le laboratoire SENSE (Sociology and Economics of Networks and Services) mène des recherches plus en amont sur les impacts sociétaux des nouvelles technologies.
Le stage proposé s'inscrit au sein de ce laboratoire dans des projets où le design peut amener un éclairage et de nouvelles perspectives.

contract

Internship

Duration : 6 months

Level : Master 2, Master 1