Stage ML & Optimisation Bayésienne Multi-Objectifs

Valleesud; Le Plessis-Robinson; Sur place; EUR 11 000 - 16 000; Temps partiel

Avantages offerts par ce poste

Remboursement partiel de la carte de b

Restaurant d'entreprise

Activités sociales et culturelles du C

Résumé du poste

Valleesud recrute un stagiaire au sein de la Direction Technical pour participer à la définition et à la validation fonctionnelle d'un système missile et des outils associés.

Le stage vise à étudier et implémenter des techniques d'optimisation bayésienne intégrant une modélisation de faisabilité, afin d'accélérer la recherche d'optimum pour des fonctions d'évaluation coûteuses et mal conditionnées. Des cas tests seront proposés et analysés.

Qualifications

• Stage de fin d'études ou en cursus ingénieur/doctorat recherchant un stage.
• Réaliser une étude bibliographique sur l'état de l'art des techniques d'optimisation bayésienne avec contraintes de faisabilité.
• Implémenter les méthodes retenues en Python.
• Identifier et proposer des cas tests pertinents pour évaluer les approches.

Responsabilités

• Réaliser une étude bibliographique sur l'état de l'art des techniques de prise en compte de contraintes de faisabilité dans les algorithmes d'optimisation bayésienne.
• Implémentez les méthodes retenues en Python.
• Identifier des cas tests pertinents pour évaluer les approches développées.
• Comparer les algorithmes sur ces cas tests, en analysant leurs performances et leur évolutivité.

Connaissances

Rigueur scientifique

Capacité d'analyse

Esprit critique

Outils

Python

Description du poste

Valleesud recrute un stagiaire au sein de la Direction Technical pour participer à la définition et à la validation fonctionnelle d'un système missile et des outils associés.

Le stage vise à étudier et implémenter des techniques d'optimisation bayésienne intégrant une modélisation de faisabilité, afin d'accélérer la recherche d'optimum pour des fonctions d'évaluation coûteuses et mal conditionnées. Des cas tests seront proposés et analysés.