About the Role
Le stage s'inscrit dans le cadre des études que mènent aujourd'hui Orange et de nombreux acteurs Telcos/IT afin de réduire et d'optimiser la consommation énergétique des réseaux et services de télécommunications.
Il sera effectué dans le cadre d'un projet de recherche de l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) en collaboration entre Orange, le Conservatoire national des arts et métiers (CNAM), l'Université d'Avignon et l'Université Paris Dauphine.
Le projet (dénommé TREES) vise à réduire l’empreinte carbone des réseaux 6G en intégrant l'apprentissage fédéré distribué (DFL) comme outil de prédiction des actions d’orchestration et d’amélioration de l’efficacité énergétique. DFL est un paradigme d’Intelligence Artificielle (AI) dont un des attraits est d’être moins énergivore. Pour atteindre cet objectif, TREES :
1. Concevra une nouvelle architecture et des algorithmes de DFL permettant de limiter la consommation d'énergie.
2. Proposera des méthodes permettant de mutualiser les données et les apprentissages entre plusieurs applications en s’appuyant sur le cloisonnement des données offert par l’apprentissage fédéré.
3. Développera des algorithmes d'orchestration réseaux et des fonctions d'IA pour minimiser l’empreinte carbone des applications déployées.
4. Mettra en place, sur un environnement expérimental, une boucle autonome d’administration des réseaux intégrant les différents outils développés dans le projet et des données du monde réel pour faire des évaluations de deux cas d'utilisation : « Leveraging Smart Power Grid for Telco » et « Energy-aware Multi-Tenant AI Function Orchestration ».
Selon le profil du candidat, ce stage peut avoir un ou plusieurs objectifs parmi lesquels :
* Faire évoluer un environnement hébergeant un cœur de réseau 4G/5G virtualisé vers une boucle autonome et permettre l’intégration et l'évaluation de solutions de Federated Learning Distribué et de Federated Reinforcement Learning.
* Définir une approche de définition de topologies décentralisées qui prennent en compte les contraintes d'architecture réseau et de qualité de service.
* Le placement de fonctions d'IA et leur orchestration prenant en compte les contraintes de consommation d'énergie, de latence, de charge et d'isolation soft/hard.
Mots clés : Reinforcement Learning, Machine Learning, Réseaux 5G et au-delà, Federated Learning.
About You
Profil recherché :
Vous préparez un Bac+5 en Informatique / Réseaux / Télécommunications / Mathématiques appliquées et vous avez des connaissances académiques en IA, Machine Learning et/ou en optimisation et recherchez un stage de 6 mois à partir de février-mars 2025.
Compétences techniques recherchées :
Vous avez de bonnes connaissances en informatique et mathématiques.
Vous avez des connaissances (au moins élémentaires) en réseaux de télécommunications.
Autres compétences et qualités personnelles recherchées :
Vous aimez le travail en équipe.
Vous êtes curieux, voire technophile.
Vous êtes rigoureux et organisé.
Vous savez mettre en œuvre un esprit d’organisation et de synthèse.
Vous maîtrisez l’anglais technique (lu/écrit) et avez une pratique correcte de l’anglais oral.
Vous savez communiquer.
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