Stage - Optimisation énergétique d'algorithmes IA/ML fédérés dans un environnement contraint F/H

Orange SA; Belfort; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une grande entreprise de télécommunications recrute un stagiaire pour travailler sur des projets de recherche en intelligence artificielle. Vous développerez une stratégie d'optimisation énergétique en utilisant des techniques avancées de machine learning et serez impliqué dans diverses étapes, y compris la validation et le test de modèles. Le candidat idéal est en formation Bac +5 avec des compétences en Python et en développement deep learning. Ce stage promet de nombreuses opportunités d’apprentissage et de collaboration.

Qualifications

• Compétences en intelligence artificielle et modèles d’apprentissage supervisé.
• Bonnes connaissances en développement informatique.
• Maitrise de Python et des outils de deep learning comme TensorFlow ou PyTorch.

Responsabilités

• Développer un modèle d’apprentissage basé sur des techniques avancées.
• Collaborer à la rédaction de rapports techniques.
• Participer aux réunions de suivi des projets de recherche.

Connaissances

Intelligence artificielle

Python

Développement avec TensorFlow

Développement avec PyTorch

Numpy

Scikit-Learn

Formation

Formation de niveau Bac +5 (master ou école d’ingénieurs)

Description du poste

about the role

Le stage se place dans des projets de recherche d’intelligence artificielle visant à proposer les solutions les plus innovantes afin de fournir la meilleure qualité de service aux utilisateurs du réseau. Cette offre de stage porte sur le développement d’une stratégie d’optimisation énergétique de l’apprentissage fédéré dans un contexte contraint en ressource et dynamique. Deux objectifs majeurs sont donc visés dans ce stage: concevoir une solution qui offre les meilleures performances en termes d’apprentissage tout en minimisant les coûts liés à l’apprentissage; tenir compte de l’aspect dynamique et mobile du contexte d’apprentissage. Les phases du stage sont:

• Dans une première étape, l’étudiant réalisera une montée en compétence sur les techniques d’apprentissage fédéré et des outils de développement des modèles d’apprentissage fédéré.
• La deuxième étape consistera à tester le modèle d’apprentissage fédéré en considérant plusieurs scénarios selon le degré d’hétérogénéité des données et du degré de mobilité de l’environnement. Les performances et les coûts énergétiques de l’apprentissage seront évalués sur les différents contextes

Vous collaborez à la conception de solutions innovantes de machine learning qui viendront enrichir nos algorithmes d’optimisation et d’automatisation de la gestion des réseaux:

• Vous développerez un modèle d’apprentissage basé sur les techniques les plus avancées du machine learning que vous validerez et testerez sur plusieurs scénarios.
• Vous collaborez à la rédaction de rapports techniques et de documentation.
• Vous participez aux réunions de suivi des projets de recherche.

about you

Formation souhaitée:

• Vous préparez une formation de niveau Bac +5 (master ou école d’ingénieurs)

Compétences et qualités personnelles recherchées:

• Vous possédez les compétences nécessaires dans le domaine de l’intelligence artificielle et une bonne connaissance des modèles d’apprentissage supervisé, du clustering et des réseaux de neurones.
• Vous avez des bonnes connaissances en développement informatique et maitrisez le langage python.
• Vous maitrisez un outil de développement de deep learning, TensorFlow ou PyTorch, ainsi que les outils traditionnels de traitement de données, en particulier Numpy et Scikit-Learn.
• Vous aimez trouver des solutions pour répondre à un besoin et ne craignez pas de vous remettre en question.
• Vous êtes capable de mener à bien un sujet et d’être force de proposition.
• Vous êtes enthousiaste, autonome et proactif.
• Vous avez un bon sens de l'analyse et êtes rigoureux dans l’exécution de votre mission.