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ALTEN recherche un stagiaire ingénieur IA pour un projet d’apprentissage par renforcement appliqué à la gestion du trafic urbain. Le stage se déroule au Lab de Sophia-Antipolis, sous la supervision d’un Pilote Innovation, et vise à développer des modèles prédictifs pour optimiser les feux de signalisation.
Profil: étudiant(e) en fin d’études avec une appétence scientifique et des compétences en Python, Deep Learning, et mathématiques appliquées.
A la Direction de l’Innovation, nous menons des projets de recherche sur des champs d’expérimentation très larges et multi-sectoriels.
Ces projets innovants, développés en équipes, sont encadrés par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF, Toulouse, Grenoble, Rennes et Sophia Antipolis), et tentent de répondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives.
Au sein de notre Lab de Sophia-Antipolis, vous serez accompagné(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour vous permettre de développer vos compétences sur les activités du projet suivant.
La simulation et l'optimisation du trafic routier à l'échelle des métropoles se développent et représentent un cadre d'expérimentation prometteur pour l'Intelligence Artificielle (IA) via SUMO. Les feux routiers ou agents doivent alors apprendre à aboutir à une stratégie globale, tout en étant les plus performants localement. Cependant, ces méthodes restent essentiellement réactives et peinent à anticiper l'apparition de phénomènes complexes tels que les congestions. Les World Models constituent une piste prometteuse en permettant aux agents d'apprendre une représentation interne de la dynamique du trafic afin de prédire l'évolution future du réseau et d'améliorer la coordination à grande échelle.
Dans ce contexte, les objectifs sont les suivants :
Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur à la recherche d’un stage de fin d’études et vous avez suivi une spécialité en Intelligence Artificielle.
Vous maitrisez le langage Python et possédez une appétence scientifique importante. Vous justifiez de connaissance en mathématique appliquées. Des connaissances en Deep Learning, Apprentissage par Renforcement ou Systèmes Multi-Agents seront particulièrement appréciées.
Une première expérience de recherche (projet académique, stage en laboratoire ou contribution à un projet scientifique) constitue un atout.
Réactif(ve), rigoureux(se), autonome et doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant.
Nos équipes d’experts vous accompagneront pour devenir acteur de votre projet, dans un environnement multiculturel et pluridisciplinaire. Vous bénéficierez ainsi d’une expérience enrichissante, ouverte à tous les secteurs de l’ingénierie, en France comme à l’international.