Stage Data Science Bac+4/5 (H/F)

GROUPE VOLVO RENAULT TRUCKS; Vénissieux; On-site; EUR 10,000 - 13,000; Full time

Benefits offered by this job

Rémunération stage

Transport 80%

Avantages CSE

Job summary

GROUPE VOLVO RENAULT TRUCKS propose un stage sur le benchmark de modèles de séries temporelles pour la prévision industrielle. Le/la stagiaire développera un leaderboard structuré et évaluera différentes méthodes de prévision sur des jeux de données internes et externes, avec un intérêt pour les modèles de fondation et l’incertitude.

Début 2027, stage de 6 mois, rémunération attractive et avantages sociaux.

Qualifications

• Vous disposez de solides bases en apprentissage automatique (l'analyse de séries temporelles est un plus).
• Vous êtes autonome sur des questions de recherche et sur le développement logiciel.
• Une première expérience des bibliothèques de prévision, du benchmarking ou du ML appliqué est un atout important, mais n'est pas requise.

Responsibilities

• Construire et maintenir un leaderboard de prévision et un cadre structuré.
• Évaluer des méthodes de prévision sur des jeux de données industriels internes et externes.
• Tester la méthodologie de prévision sur différentes données et scenarios.

Skills

Solides bases apprentissage autom.

Autonomie

Développement logiciel

Tools

Bibliothèques de prévision

Job description

Le transport est au cœur de notre société. Pourquoi ne pas mettre votre compétence au service de l'élaboration des solutions de transport et infrastructure durables de demain ? Si vous souhaitez agir à l'échelle mondiale en travaillant sur les technologies les plus avancées et avec les meilleures équipes, alors nous pourrions parfaitement nous entendre.

Sujet du stage

Benchmark de modèles de séries temporelles pour la prévision industrielle

Contexte

La prévision a rapidement évolué, passant de modèles statistiques et d'apprentissage automatiques (Machine Learning) entraînés spécifiquement sur chaque jeu de données à des modèles de fondation généralistes pour séries temporelles, évalués presque exclusivement sur des benchmarks publics. Des travaux de recherche récents commencent à remettre en question la capacité de ces résultats publics à se généraliser à des contextes réels : les jeux de données de benchmark sont souvent réutilisés d'une étude à l'autre, et aucune famille de modèles ne domine systématiquement sur l'ensemble des types de données.

Les données industrielles ajoutent des dimensions que les benchmarks publics capturent rarement bien : segmentation par produit ou par région, structure hiérarchique, historique limité pour de nombreuses séries, et présence de co-variables externes qui influent sur la demande indépendamment de ses valeurs passées. Cet écart entre les conditions des benchmarks et les conditions industrielles réelles constitue le point de départ de ce stage.

Objectif

Le stage consistera à construire et à maintenir un leaderboard de prévision - un cadre structuré et extensible permettant de comparer des méthodes de prévision, des approches statistiques classiques jusqu'à l'apprentissage automatique et aux modèles de fondation récents - et à l'utiliser pour mettre à l'épreuve la méthodologie de prévision sur des jeux de données industriels internes comme sur des jeux de données publiques externes.

• Dans quelle mesure la performance relative des modèles sur les benchmarks publics prédit leur performance sur des données industrielles réelles, et quelles caractéristiques des données expliquent l'écart lorsqu'il apparaît
• Si les modèles de fondation récents offrent un avantage réel par rapport aux approches classiques et d'apprentissage automatique pour la prévision industrielle, dès lors que l'on considère conjointement la précision, l'incertitude et le coût pratique de déploiement

Approche

Le leaderboard prendra en charge plusieurs jeux de données - internes et externes - et plusieurs méthodes de prévision, le tout évalué selon un protocole cohérent et rigoureux. Il sera conçu pour évoluer dans le temps, au fil de l'ajout de nouvelles méthodes et de nouveaux jeux de données.

Qui êtes vous ?

• Vous disposez de solides bases en apprentissage automatique (l'analyse de séries temporelles est un plus)
• Vous êtes à l'aise pour travailler en autonomie aussi bien sur une question de recherche que sur du développement logiciel
• Et vous souhaitez faire le lien entre les contraintes industrielles appliquées et la recherche académique actuelle sur la méthodologie de prévision
• Une première expérience des bibliothèques de prévision, du benchmarking ou du ML appliqué est un atout important, mais n'est pas requise

Stage

Date de démarrage

Début 2027

Durée

6 mois

Qu'est ce que vous y gagnez ?

• Un environnement de travail agréable, où vos idées seront appréciées
• Un package de rémunération attractif
• Une prise en charge à 80% de votre abonnement de transport domicile Travail!
• De nombreux avantages grâce à notre Comité Social et économique (médiathèques, réductions cinéma, concerts, participation vacances...) et une vie quotidienne facilitée grâce aux avantages de notre Conciergerie d'entreprise (dépôt/retrait de colis, aides administratives, coiffeur, ostéopathe, esthéticienne, pressing, etc...)
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Le saviez-vous ?

Entreprise handi'accueillante, Renault Trucks SAS s'engage depuis de nombreuses années en faveur de l'intégration professionnelle des personnes en situation de handicap.

Renault Trucks/Groupe Volvo est labellisé pour la 11ème fois consécutive Happy Trainees 2026 avec un taux de recommandation de 96,3% par nos étudiants !

Prêt(e) pour la prochaine étape ?

Êtes‑vous enthousiaste à l'idée d'apporter vos compétences et vos idées novatrices ? Nous sommes impatients de vous connaître.

Nous attachons une grande importance à la confidentialité de vos données et n'acceptons donc pas les candidatures par mails.

Qui nous sommes et en quoi nous croyons

Nous sommes engagés à façonner l'avenir des solutions de transport efficaces, sûres et durables. Réaliser notre mission crée d'innombrables opportunités de carrière pour les talents au sein des marques et entités leaders du groupe.

Postuler à ce poste vous offre l'opportunité de rejoindre le groupe Volvo. Chaque jour, vous travaillerez avec certains des esprits les plus brillants et créatifs de notre domaine afin de laisser notre société dans un meilleur état pour la prochaine génération. Nous sommes passionnés par ce que nous faisons et nous prospérons grâce au travail d'équipe. Nous sommes presque 100 000 personnes unies à travers le monde par une culture de soin, d'inclusivité et d'autonomisation.

Volvo Group Digital Technology & Operations (DTO) est une nouvelle division. L'organisation est structurée autour de domaines et de produits digitaux, avec des fonctions dédiées à l'excellence numérique pour offrir une expérience client exceptionnelle.

Rejoindre la nouvelle division DTO signifie faire partie d'une organisation dynamique, axée sur les produits numériques, où les équipes sont réellement propriétaires de ce qu'elles construisent, de l'idée jusqu'à la livraison. Au sein de DTO, nous travaillons dans des équipes agiles et transverses, maîtrisant les technologies les plus récentes et créant des expériences digitales exceptionnelles qui font une réelle différence pour nos collègues et les clients du groupe Volvo dans le monde entier. Nous plaçons l'humain au premier plan et construisons notre culture sur la confiance, la passion, la réussite client, le changement et la performance. Si vous souhaitez évoluer, collaborer entre différentes fonctions et entités, et contribuer à façonner l'avenir des produits digitaux au sein du groupe Volvo, DTO est un endroit idéal pour vous.

Dans certains pays et pour certains postes au sein de Volvo Group Digital Technology & Operations, des background checks peuvent être exigées, conformément aux lois et réglementations locales. Si cela s'applique au poste auquel vous avez postulé, vous en serez informé(e).