Stage application et developpement de machine learning

Description de l'offre

PALAISEAU-ROUTE DE SACLAY(FRA)
Description du poste

L’objectif de ce stage est d’obtenir un modèle prédictif efficace du seuil de perception des odeurs.

Le/La stagiaire sera guidé(e) dans la réalisation d’un travail de recherche complet incluant la recherche et la compréhension de la
bibliographie du domaine, la proposition d’approches d’intelligence artificielle adaptées, l’implémentation de ces modèles (Python) et l’évaluation des résultats obtenus. L’étudiant(e) sera en intération avec les équipes de plusieurs branches (métier et data science) et aura accès à des données publiques (challenge DREAM…) et expérimentales.

Des connaissances en programmation, en machine learning / deep learning et en chimie sont attendues.

Les trois compétences développées pendant la mission sont les suivantes : compétences scientifiques, autonomie, esprit d’équipe
Réfèrence

32194BR
Pays

France
Durée du contrat

6
A propos de nous/Profil de l'entreprise

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Profil recherché

Profil recherché

Vous préparez actuellement un bac+4/5 en école d'ingénieur ou en université spécialisé en machine learning/data sciences. 

Des connaissances en chimie seront également apprécies. 

Savoir faire indispensables : rédaction, développement de modèle, analyse de données
Métier

R&D Procédés, R&D Biologie Biotechnologie, R&D Simulation numérique/STIC, R&D Applications / Systèmes
Intitulé du poste

Stage application et developpement de machine learning appliqué aux odeurs F/H
Unité de temps

Mois
Branche

Holding
Région, département, localité

91 - Essonne
Domaine professionnel

Recherche Innovation&Développt
Niveau d’expérience requis

0- 3 ans
Salaire annuel brut maximum

SELON BAREME
Type d’emploi

Stage conventionné
Salaire annuel brut minimum

SELON BAREME
Contexte et Environnement

Au sein du programme de recherche CSE, DataScience et AI, le projet chimie computationnelle porte entre autre sur l’élaboration de nouvelles méthodes prédictives d’analyse automatique de composés chimiques et formulations.

Dans ce cadre, nous souhaitons tester et developper des approches innovantes de prédiction des caractéristiques olfactométriques des molécules.