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Big Data/Machine Learning : Détection et caractérisation des incidents dans un réseau de transports (H/F)

ID de l'offre R0077907 Date de publication 26/11/2019 Lieu: Palaiseau, Île-de-France, France
Full time, Stage

QUI SOMMES-NOUS ?

Situé sur le campus de l’École polytechnique, au cœur du pôle scientifique et technologique d’envergure mondiale de Paris-Saclay, le site de Palaiseau regroupe les activités de Thales Research & Technology (TRT), le centre de recherche du Groupe, et de ThereSIS (THALES European REsearch center for Security & Information Systems) au service des activités mondiales du Groupe. Grâce à une politique de partenariat proactive avec le monde académique et un réseau international d’entreprises innovantes, nos équipes de recherche de TRT développent des technologies de rupture et celles de ThereSIS sont dédiées à la sécurisation des systèmes d’information, à l’ingénierie des systèmes complexes et aux technologies innovantes de la transformation numérique afin d’obtenir rapidement des résultats répondant à des demandes opérationnelles concrètes.

Dans ce cadre nous recherchons un.e :

Stagiaire en Big Data/Machine Learning : Détection et caractérisation des incidents dans un réseau de transports (H/F) pour une durée de 6 mois.
Basé.e à Palaiseau (91)

QUI ETES-VOUS ?

Vous êtes actuellement en 1ère ou en 2ème année d’école ingénieur (L3/M1) ?

Vous avez eu un projet scolaire axé Big Data ou analyse de données ?  

Vous avez des bases solides en Python,  Machine Learning et Big Data ?

Vous souhaitez approfondir ou découvrir Apache Spark, les algorithmes de détection d’anomalie, et les bibliothèques de visualisation?

Vous maîtrisez le français et l’anglais, aussi bien à l’oral qu’à l’écrit ?

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Ce stage se déroulera au sein du laboratoire LRASC (Raisonnement & Analyse dans les systèmes complexes) de Thales Research & Technology.

Le Machine Learning et le Big Data sont des technologies clé pour la supervision des réseaux de transports de demain.

Dans ce contexte, les objectifs de ce stage d’une durée de 3 mois sont, à partir d’un important jeu de données issues d’un système réel Thales, d’identifier et de caractériser différents profils d’incident qui peuvent affecter l’exploitation normale du réseau de transports à l’aide d’outils de Machine Learning et dans un environnement Big Data. On pourra aussi s’appuyer sur de l’open data.

Il s’agira donc de simultanément identifier des incidents à partir des mesures faites sur le flux passager dans le réseau (séries temporelles) et de les caractériser, par exemple par : l’état du réseau avant l’incident, les impacts de l’incident sur le reste du réseau, les saisonnalités observées de l’incident, le type de résolution de l’incident, …

Vos missions et l'objectif du stage :

• Passer en revue et sélectionner des outils de Machine Learning (analyse de séries temporelles, détection d’anomalie dans des séries temporelle, …) adaptés au problème

• Définir un protocole expérimental d’identification et de caractérisation des incidents

• Mettre en œuvre ce protocole sur la plateforme Big Data (Spark)

• Justifier les résultats obtenus par des arguments scientifiques et métier

• Mise en évidence de certains incidents à l’aide de visualisations

• Rédiger un rapport de synthèse

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.


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À propos de notre emplacement

Palaiseau, France

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  • R&D : Ingénierie Systèmes & Etudes Générales, Palaiseau, Île-de-France, FranceSupprimer