AgeNts Distribues, Robotique, Recherche Opérationnelle, Interaction, DEcision
AgeNts Distribues, Robotique, Recherche Opérationnelle, Interaction, DEcision
Le LIP6 développe des algorithmes et met en œuvre la bibliothèque open-source Agrum pour apprendre des modèles causaux à partir de données observationnelles.
D'un autre côté, SAP dispose de bibliothèques et d'outils pour développer des modèles prédictifs. Notre objectif est de combiner ces deux domaines et technologies pour quantifier l'influence causale de certaines variables clés sur une cible donnée.
D'un point de vue commercial, l'objectif est d'évoluer de l'Analyse Prédictive (qu'est-ce qui est susceptible de se produire si un client continue ses activités habituelles ?) vers l'Analyse Prescriptive (qu'est-ce qui est susceptible de se produire si le client prend une action spécifique ?).
Vous serez responsable du développement de nouveaux algorithmes et fonctionnalités au sein de la bibliothèque open-source Agrum, en utilisant le langage de programmation Python ou C++.
Vos missions comprendront
1. Concevoir et implémenter des algorithmes pour améliorer l'apprentissage de modèles causaux à partir de données observationnelles.
2. Travailler en étroite collaboration avec les chercheurs du LIP6 et les experts de SAP pour comprendre les besoins en matière d'analyse prescriptive et de prévision.
3. Évaluer les performances des modèles développés et fournir des recommandations d'amélioration.
4. Documenter le code, les méthodes et les résultats obtenus.
Qualités attendues
• Excellente maîtrise de Python et des concepts de programmation orientée objet.
• Connaissances en probabilités et réseaux bayésiens.
• Intérêt pour la causalité, la prévision et l'analyse de données.
• Compréhension des concepts statistiques et de modélisation.
• Souci du détail et capacité à produire un code propre, bien structuré et facilement maintenable.
• Bonnes compétences en communication écrite pour la documentation.
Conditions
• Durée du stage : >=5 mois (à discuter).
• Lieu : LIP6, Paris, France.
• Gratification : classique.
Ce stage vous offrira une expérience précieuse dans un environnement de recherche de pointe tout en développant vos compétences en informatique, en statistiques et en science des données.