Détection de tendances et de signaux faibles au sein de données textuelles massives

B Com; Rennes; In loco; EUR 11.000 - 13.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Tickets restaurants

Remboursement frais de transport

Télétravail après intégration

Descrizione del lavoro

b-com, Rennes (France), propose un stage dédié à la détection de tendances dans des données textuelles massives. Vous intégrerez un projet interdisciplinaire et contribuerez à développer des pipelines automatisés pour repérer des signaux faibles, avec des objectifs clairs et mesurables.

Le profil recherché est un étudiant en fin de cycle (ingénieur ou Master 2 informatique) avec une spécialisation IA/NLP, Python et Git.

Competenze

• Étudiant en dernière année d’ingénieur ou en Master 2 informatique, spécialisation IA/NLP/gd data.
• Maîtrise de Python et Git, travail en autonomie et en équipe.
• Connaissance de modèles d’apprentissage automatique et de bibliothèques Python.

Mansioni

• Réaliser une étude sur le traitement de grands corpus textuels pour la détection de tendances et de signaux faibles.
• Évaluer différentes approches sur des jeux de données de référence.
• Implémenter l’approche retenue dans un pipeline complet.
• Documenter les études et les résultats.

Conoscenze

Python

Git

IA

NLP

Big data

Autonomie

Travail en équipe

Formazione

Master 2 informatique

Ingénieur

Strumenti

Pandas

Matplotlib

Spark

Data lakes

Descrizione del lavoro

Détection de tendances et de signaux faibles au sein de données textuelles massives

Cette offre vous intéresse ?

: Pratiquer l’innovation, choisir un tremplin professionnel, inventer des technologies qui ont du sens,
contribuer à des projets de recherche qui n’existent nulle part ailleurs, travailler avec plus
d’autonomie, plus de responsabilités, bénéficier d’une diversité sous toutes ses formes, intégrer
une communauté de personnalités bienveillantes, curieuses, expertes et enthousiastes : b-com est, selon les mots de ses collaborateurs, une entreprise où il fait bon innover. Alors n’attendez
plus, soyez là où les autres ne sont pas encore !

Quel sera votre environnement ?
Dans un contexte où les organisations sont confrontées à de nombreuses crises, la capacité à
identifier rapidement des tendances émergentes ou des signaux faibles constitue un enjeu majeur
pour l'aide à la décision. Une part importante de ces informations est aujourd'hui accessible en ligne,
à travers des sources variées telles que les articles de presse, les publications scientifiques, les
réseaux sociaux ou encore les documents institutionnels. Cependant, la dispersion et le volume de
ces données rendent leur exploitation manuelle complexe, voire irréaliste.

Quelle sera votre mission ?
Au sein d'un projet interdisciplinaire intégrant des recherches sur les liens entre numérique et vulnérabilités, ce stage vise à explorer et à développer des pipelines de traitement automatisé de données textuelles massives, dans le but de détecter des tendances ou des signaux faibles. Les objectifs seront notamment de :

• Réaliser une étude sur le traitement de grands corpus textuels pour la détection detendances, de signaux faibles et pour la prospective augmentée ;
• Évaluer différentes approches sur des jeux de données de référence ;
• Implémenter l’approche la plus adaptée dans un pipeline complet ;19/10/2026 Diffusion : interne RH/M&C
• Documenter les études, évaluations et implémentations réalisées.

Quel profil ?
Étudiant•e en dernière année d’école d’ingénieur ou en master 2 informatique, avec une spécialisation en intelligence artificielle, en traitement du langage naturel ou en traitement de données massives.

Les indispensables

• Développement en Python, gestion de versions via Git
• Connaissances en IA, en NLP et/ou en big data
• Aptitude à travailler en autonomie tout en sachant évoluer en équipe

Les plus

• Connaissance de modèles d’apprentissage machine (classification, prédiction, clustering)
• Connaissance des bibliothèques Python de traitement de données (pandas, matplotlib,
• Connaissance des technologies de traitement de données massives (Spark, data lakes)
• Connaissance de représentations formelles de données (p. ex. graphes de connaissances)
• Aisance dans la lecture d’articles de recherche récents

Quelles modalités ?
Possibilité de télétravail après une période d’intégration
Gratification : 1100€ (si niveau M2 ou 5ème année) + tickets restaurants + remboursement frais de transport
Salle de sport et cours coachés

Les prochaines étapes ?
2 entretiens :
# 1 entretien en visio avec l’encadrant
# 1 entretien final sur site avec l’encadrant