Job details
Job Type
Internship
Full Job Description
Connexion, performance, efficience énergétique, datas : dans un monde en évolution permanente, VINCI Energies accélère le déploiement des nouvelles technologies pour concrétiser deux mutations majeures : la transformation digitale et la transition énergétique. Ancrées dans les territoires et organisées en mode agile, les entreprises de VINCI Energies rendent les infrastructures d'énergie, de transport et de communication, les usines ainsi que les bâtiments chaque jour plus fiables, plus sûrs, plus efficients.
2020 : 13,7 milliards d'euros (chiffre d'affaires) // 83 800 collaborateurs // 1800 entreprises // 55 pays
Lee Sormea est une entreprise du groupe VINCI Energies spécialisée en ingénierie dans les domaines de la Mobilité, de l’Acoustique et du Management de Projet. Nous sommes présents sur deux sites : celui de Lyon et celui de Clermont-Ferrand. Plus d’infos sur www.lee-sormea.com.
Intégré(e) à notre équipe d’innovation, vous apprendrez à exploiter les possibilités de l’intelligence artificielle pour optimiser différents cas d’usage en lien avec la gestion des infrastructures de transport (routes, tunnels, ferroviaires) comme par exemple l’analyse de big data issus des véhicules connectés, des outils de mesures permanentes etc. Il s’agit d’identifier et des mettre en place les indicateurs de surveillance permettant le déclenchement de stratégie de gestion en cas de dépassement de seuil.
Votre mission sera de rédiger les spécifications répondant aux problématiques de nos équipes opérationnelles et de nos clients finaux (collectivités, gestionnaires de réseaux….), sélectionner voire programmer les algorithmes, superviser les apprentissages et évaluer les performances sur la base de cas réels et de POC.
Profil recherché
- Vous êtes en 4ème ou 5ème année d’école d’ingénieur ou équivalent.
- Vous cherchez un stage d’application / de césure ou un apprentissage
- Vous aimez relever des défis et trouver des solutions
- Vous êtes passionné(e), volontaire, rigoureux(se), autonome.
- Vous souhaitez évaluer vos performances sur des applications concrètes
Une expérience sur Python et Jupyter notebook est souhaitée. Des connaissances en environnement Deep learning et cumputer vision (trensorflow, Keras, Pytoch, open CV) et/ou devOps (Framework API python, docker etc… ) sont idéalement attendues.
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