Inclusion à Émirats arabes unis

Chez SAP nous faisons simple : vous apportez le meilleur de vous-même et nous ferons ressortir ce que vous avez de meilleur. Nous sommes des bâtisseurs qui touchent plus de 20 secteurs et 80% du commerce mondial et nous avons besoin de vos talents uniques pour façonner l'avenir. Le travail est exigeant mais il a du sens.

Vous trouverez ici un endroit où vous pouvez être vous-même où votre bien‑être est une priorité et où vous aurez réellement votre place.

Qu'est‑ce que cela vous apporte : un apprentissage constant, le développement de vos compétences, d'excellents avantages et une équipe qui veut vous voir évoluer et réussir.

Lorsqu'on analyse des données, on observe souvent que deux variables sont corrélées. Par exemple les ventes de glaces augmentent en même temps que le nombre de coups de soleil. Mais corrélation ne veut pas dire causalité : ce n’est pas parce que deux phénomènes évoluent ensemble que l’un cause l’autre.

Les relations de cause à effet peuvent être représentées sous la forme d'un graphe causal où chaque nœud correspond à une variable et chaque flèche indique une influence directe. À partir de données il est possible d’apprendre automatiquement une partie de ce graphe mais certaines arêtes peuvent rester ambiguës (on ne sait pas encore qui cause qui). Malgré ces incertitudes il est souvent possible de répondre à des questions causales sans connaître l’intégralité du graphe.

L’objectif du stage est de concevoir et d’implémenter des algorithmes interactifs capables de :

• Apprendre partiellement un graphe causal à partir de données ;
• Identifier les relations incertaines qui empêchent de répondre à une requête causale ;
• Sélectionner les questions les plus informatives à poser à un expert humain pour lever ces ambiguïtés ;
• Minimiser le nombre d’interactions nécessaires avec l’utilisateur tout en maximisant l’information acquise.

Les algorithmes développés pourront servir de base à de nouvelles fonctionnalités d’analyse causale dans les solutions de business intelligence de SAP.

Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieurs ou de master (informatique, data science, mathématiques appliquées) :

• Solides connaissances en statistiques, analyse de données et apprentissage automatique.
• Très bonne maîtrise du développement Python.
• Expérience significative en C orienté objet acquise lors d'un projet ou d'un précédent stage.
• Intérêt pour l'analyse causale, les réseaux bayésiens et la recherche appliquée.
• Curiosité, autonomie, rigueur, capacité à communiquer efficacement.

Le stage se déroulera au sein d'une équipe composée d'ingénieurs en développement logiciel et d'ingénieurs en machine learning.

Cette équipe développe un moteur de modélisation prédictive automatisée (classification, régression, prévision de séries temporelles) intégré dans plusieurs produits SAP :

• SAP Analytics Cloud (Smart Features)
• SAP HANA Cloud (Automated Predictive Library).

4-6 mois

Février / Mars 2026

Conformément à la législation française pour toute durée supérieure à 2 mois ce stage fait l’objet d’une gratification en alignement avec la grille définie par SAP.

La culture de l'inclusion chez SAP, l'accent mis sur la santé et le bien‑être ainsi que les modèles de travail flexibles contribuent à garantir que chacun, quel que soit son parcours, se sente inclus et puisse donner le meilleur de lui‑même. SAP s'engage à respecter les principes d'égalité des chances en matière d'emploi et à adapter raisonnablement ses installations à destination des candidats présentant un handicap physique et/ou mental. Si vous avez besoin d'installations spécifiques ou d'une aide particulière pour accéder à notre site Web ou finaliser votre candidature, envoyez un e-mail précisant votre demande à l'équipe Recruiting Operations Team : les demandes d'aménagement raisonnable seront examinées au cas par cas.

442467 - Secteur de travail : Software-Development Operations - Statuts de carrière : Étudiant - Type d'emploi : Limited Full Time - Emplacements supplémentaires : #LI-Hybrid #SAPNextGen