Stage Ingénieur IA – Séries Temporelles & Prédictions

Socomec Group

Benfeld

Sur place

EUR 8 400 - 11 000

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Résumé du poste

Socomec Group recherche un stagiaire pour rejoindre le Pôle Innovation et travailler avec une équipe de data scientists sur l’analyse de données énergétiques issues de capteurs et d’équipements. Vous contribuerez à améliorer l’analyse de séries temporelles et à réaliser des prédictions, des classements d’usages et des détections d’anomalies.

Le stage, de six mois, exige une maîtrise de Python et une première expérience en deep learning (idéalement avec des modèles fondation).

Qualifications

  • Bac+5 minimum, master ou diplôme d’ingénieur en informatique ou en génie électrique.
  • Stage d’une durée de six mois.
  • Maîtriser Python et avoir une première expérience pratique en deep learning, idéalement avec des modèles fondation.
  • Première utilisation de PyTorch et de Git souhaitée.
  • Maîtriser les outils Microsoft Office.
  • Niveau d’anglais technique B1/B2 pour lire publications et documentation.

Responsabilités

  • Participer au développement de modèles d’IA appliqués à l’analyse de séries temporelles (prédiction, classification).
  • Analyser les données issues des capteurs et suivre leur évolution dans le temps.
  • Collaborer avec le Marketing pour créer de nouveaux services innovants utilisant les modèles d’IA.

Connaissances

Python
Deep learning
Anglais technique (B1/B2)
Communication

Formation

Master/Bac+5 en informatique ou génie électrique

Outils

PyTorch
Git
Microsoft Office

Description du poste

Socomec Group recherche un stagiaire pour rejoindre le Pôle Innovation et travailler avec une équipe de data scientists sur l’analyse de données énergétiques issues de capteurs et d’équipements. Vous contribuerez à améliorer l’analyse de séries temporelles et à réaliser des prédictions, des classements d’usages et des détections d’anomalies.

Le stage, de six mois, exige une maîtrise de Python et une première expérience en deep learning (idéalement avec des modèles fondation).

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