Multimodal Data Scientist Intern - EV Diagnostics

Renault Group

Lardy

Sur place

EUR 8 900 - 17 000

Temps partiel

Il y a 6 jours
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Résumé du poste

Renault Group propose un stage de 6 mois en Data Science au sein de l'équipe GMP (Groupe Moto Propulseur) axée sur la simulation et le diagnostic des véhicules électriques. Vous travaillerez sur des données multimodales, avec reconstruction et estimation sous incertitude, afin d’améliorer les modèles de diagnostic et leur robustesse.

Le candidat idéal est en fin de cursus d’ingénieur ou Master 2, maîtrisant Python et SQL, et disposant de solides bases en machine learning.

Qualifications

  • Vous êtes étudiant·e en dernière année d’école d’ingénieurs ou de Master 2 (Bac+5) en Data Science, Intelligence Artificielle.
  • Vous êtes spécialisé·e en data science et modélisation numérique.
  • Vous êtes reconnu·e par vos bonnes connaissances en machine learning, en programmation Python et SQL, également par votre capacité d’analyse et de résolution de problèmes.

Responsabilités

  • Revue de l’état de l’art sur la complétion multimodale et les modalités manquantes en apprentissage multimodal.
  • Étude des différentes stratégies de reconstruction de modalités manquantes.
  • Implémentation et évaluation de modèles de complétion multimodale.
  • Intégration de mécanismes de quantification de l’incertitude dans les modèles étudiés.
  • Analyse comparative des performances dans différents scénarios de modalités manquantes.
  • Validation expérimentale sur des données réelles issues de véhicules électriques.
  • Rédaction d’un rapport technique et présentation des résultats.

Connaissances

Data science
Modélisation numérique
Machine learning
Python
SQL

Formation

Bac+5 en Data Science

Description du poste

Renault Group propose un stage de 6 mois en Data Science au sein de l'équipe GMP (Groupe Moto Propulseur) axée sur la simulation et le diagnostic des véhicules électriques. Vous travaillerez sur des données multimodales, avec reconstruction et estimation sous incertitude, afin d’améliorer les modèles de diagnostic et leur robustesse.

Le candidat idéal est en fin de cursus d’ingénieur ou Master 2, maîtrisant Python et SQL, et disposant de solides bases en machine learning.

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