STAGE - Ingénieur(e) Machine Learning (F/H)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Internship
9/16/2024
541141

Nous recherchons actuellement un(e) Ingénieur(e) Machine Learning (F/H) pour rejoindre notre équipe R&D Health Supervision qui est au coeur de notre organisation OUTSCALE.PLatform. La mission est de fournir à l'ensemble des équipes R&D de Dassault Systèmes réparties sur tous les continents les moyens de développers leur services Cloud en garantissant leur cohérence au niveau sécurité, opérations (déploiement, mise à jours) et  supervision.

Notre équipe a pour mission de fournir l'infrastructure de supervision aux opérateurs cloud, mais aussi aux développeurs de service cloud, afin qu'ils puissent rendre leur services aussi "observables" que possible pour en garantir la disponibilité, mais aussi en mesurer l'usage via des métriques, logs et traces.

Notre approche combine la prise en compte des évolutions les plus récentes en rapport avec le "Cloud", telles que l'approche serverless, les services de type mesh Kubernetes, le Deep Learning ; tout en continuant de capitaliser sur la consolidation de notre offre PaaS (Platform As a Service) en se basant sur les piliers plus rodés tels que Kubernetes, Apache Kafka, AWS, OpenMetrics...

Notre organisation donne une vue à 360 degrés des autres équipes de Dassault Systèmes au niveau mondial, les occasions d'interagir avec ces autres équipes (et donc ne pas se cantonner à un rôle d'infrastructure) sont fréquentes.

Vos missions

Le sujet du stage est d'utiliser les technologies de Machine Learning pour étendre la capacité de notre Supervision à détecter des problèmes avant leur apparition.

Le titre du stage peut se résume par: "Amélioration de la précision de prédictions de séries temporelles et détection d'anomalies".

Parmi les thèmes abordés lors du stage, il est proposé ceci:

- Détection de dépendances ou causalités entre métriques organisées en cluster.

- Construction d'un graphe de dépendances entre métriques

- Utilisation de modèles à base de convolutions spatio-temporelles STGCN pour la prévision de métriques à court/moyen terme.

 

Vos qualifications 

Vous suivez un cursus universitaire ou en école d'ingénieur afin d'obtenir un diplôme de niveau Bac+5 avec une spécialité Machine Learning / Data Science. 

Maitrise du langage Python, connaissance préalable des principales bibliothèques pandas, sklearn, pytorch.

Connaissance des méthodes d'analyse, traitement et prévisions des séries temporelles.

Apprentissage profond, méthodes d'apprentissage sur les graphes.

Bonne connaissances algorithmiques en général, complexité, parallélisme.

Une connaissance des standard de facto "open metrics", "promQL" (Prometheus Query Language) serait un plus.

Avoir de la curiosité, l'envie l'appendre en combinant recherches en autonomie et échanges avec non seulement l'équipe d'accueil, mais aussi en profitant d'une immersion au sein de notre campus de R&D à Vélizy pour découvrir la diversité des métiers de Dassault Systèmes

Etre très à l'aise en anglais, une partie de l'équipe étant en Inde.

Savoir combiner la théorie avec une volonté de mise en œuvre pragmatique, en allant solliciter les utilisateurs potentiels et gagner leur adhésion au fil des essais et de leur réussite.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

- Environnement multiculturel

-Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé (salles de sport & de musique, conciergerie…)

- Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion.

- Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc

Diversity statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.
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