Vos principales missions seront :
* Étudier l'état de l'art des LLM, des réseaux de neurones Transformers, et leurs applications dans la prévision de séries temporelles.
* Implémenter et entraîner des modèles sur des jeux de données de séries temporelles spécifiques.
* Comparer les performances de ces modèles avec celles des méthodes de prévision « classiques ».
* Rédiger des rapports d'analyse et présenter les résultats aux équipes concernées.
Soredab est le Centre de Recherche et d'Innovation du Groupe Savencia. Sa mission est de contribuer à la vocation de Savencia « Entreprendre pour bien nourrir l'homme en servant le bien commun », à travers la maîtrise de toutes les disciplines scientifiques et technologiques du domaine agro-alimentaire.
Soredab est le Centre de Recherche et d'Innovation du Groupe Savencia. Sa mission est de contribuer à la vocation de Savencia « Entreprendre pour bien nourrir l'homme en servant le bien commun ». Nous intervenons sur l'ensemble des disciplines scientifiques et technologiques impactantes dans le domaine agroalimentaire.
Contexte et Objectif du stage :
Le Groupe Savencia et particulièrement SOREDAB, est constamment à la recherche de nouvelles méthodologies pour améliorer ses processus de prévision et d'analyse de données. Les séries temporelles et leurs exploitations constituent des entrées majeures dans les processus de prise de décision stratégique, notamment dans la gestion de la production, la logistique ou encore dans l'établissement des politiques d'achats / ventes.
L'objectif de ce stage est d'explorer l'utilisation des Grands Modèles de Langage (LLM) et notamment des réseaux de neurones « Transformers » pour améliorer nos modèles de prévision de séries temporelles. Le stage s'articulera autour d'un cas d'application multidimensionnel précis et pour lequel nous disposons d'ores et déjà de données conséquentes mais aussi de modèles prédictifs de type M-ARIMA.
Missions / Description du stage :
* Étudier l'état de l'art des LLM, des réseaux de neurones Transformers, et leurs applications dans la prévision de séries temporelles.
* Implémenter et entraîner des modèles sur des jeux de données de séries temporelles spécifiques.
* Comparer les performances de ces modèles avec celles des méthodes de prévision « classiques ».
* Rédiger des rapports d'analyse et présenter les résultats aux équipes concernées.
Ce stage sera une opportunité de confronter vos compétences en data science à des applications concrètes. Rattaché au département Technologies & Procédés de Soredab, vous rejoindrez notre pôle data sciences qui est en plein développement.
Vous interviendrez dans un environnement scientifique de haut niveau, qui reste cependant en contact étroit et permanent avec l'application métier.
Formations et compétences requises :
Vous êtes dans un cursus de formation bac + 5 avec une spécialisation en Data Science et vous avez un attrait particulier pour le secteur agroalimentaire.
Vous disposez de connaissances solides sur les langages de programmation scientifique (idéalement python) et peut être une connaissance de l'environnement Azure DataBricks.
Vous montrez un intérêt pour les technologies d'IA et les innovations dans le domaine de la Data Science et disposez de connaissances théoriques relatives à l'analyse des séries temporelles.
Formations et compétences requises :
Vous êtes dans un cursus de formation bac + 5 avec une spécialisation en Data Science et vous avez un attrait
particulier pour le secteur agroalimentaire.
Vous disposez de connaissances solides sur les langages de programmation scientifique (idéalement python) et
peut être une connaissance de l'environnement Azure DataBricks.
Vous montrez un intérêt pour les technologies d'IA et les innovations dans le domaine de la Data Science et
disposez de connaissances théoriques relatives au Machine Learning ou à l'inférence causal.
Vous êtes reconnu(e) pour vos qualités relationnelles et votre capacité à travailler de manière agile et
collaborative.
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