La raison d’être de Schneider Electric est de permettre à chacun de tirer le meilleur de son énergie et de ses ressources, afin de concilier progrès et développement durable pour tous. Nous nommons cette ambition : Life is On.
Nous menons la transformation numérique en intégrant les technologies de l’énergie et des automatismes les plus avancées. Nous connectons jusqu’au cloud, produits, plateformes de contrôle, logiciels et services sur l’ensemble du cycle de vie des activités de nos clients pour une gestion intégrée de l’habitat résidentiel, des bâtiments tertiaires, des data centers, des infrastructures et des industries.
Les talents exceptionnels font de Schneider Electric une entreprise exceptionnelle. Pour co-créer demain, nous donnons à nos collaborateurs l’opportunité de challenger les statu quo et d’entreprendre. Nous valorisons la diversité et favorisons le bien-être et la flexibilité au sein de notre environnement de travail.
Présent dans plus de 100 pays dans le monde, nous sommes la plus locale des entreprises globales. Nous prônons des standards ouverts et rassemblons autour de notre mission un écosystème de partenaires fédérés par nos valeurs de responsabilité et d’inclusion. Participez à l’aventure de Schneider Electric, rejoignez-nous !
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Mission
Le département "Analytics et Intelligence Artificielle" développe des applications fondées sur l’utilisation de techniques d’apprentissage, e.g., pour prévoir des productions ou consommations d’énergie, détecter et/ou anticiper des anomalies, ou réaliser des compromis entre objectifs contradictoires (confort et consommation énergétique, par exemple). L’utilisation de modèles appris par la machine (à partir de données collectées dans le passé) nécessite typiquement une quantité significative de données. Ces jeux de données doivent idéalement être représentatifs de toutes les situations pouvant apparaître pendant l’application des modèles. Or, il n’est pas toujours possible d’obtenir de tels jeux de données avant la phase d’apprentissage initial.
Dans le domaine de l’apprentissage automatique, les techniques dites « few-shot » – utilisées notamment pour la classification d’images – permettent d’apprendre des modèles à partir de seulement quelques exemples annotés (en exploitant des extracteurs de caractéristiques appris sur un jeu de données « générique » ). L’objectif du stage sera d’étudier l’utilisation de telles techniques pour la prédiction de séries temporelles, par exemple la consommation d’énergie d’un bâtiment, et de comparer les résultats obtenus en utilisant d’autres méthodes, par exemple en partant de la consommation d’un bâtiment type (supposé proche du bâtiment considéré) et en raffinant le modèle de prédiction au fur et à mesure.
Le stage sera réalisé au sein de l’équipe « Analytics et Intelligence Artificielle » à Grenoble. Composée d’une quarantaine de personnes, cette équipe rassemble à la fois des compétences sur des domaines technologiques applicatifs (automatisation de processus industriels, gestion d’énergie, bâtiments, …) et en Intelligence Artificielle, Analyse de Données, Optimisation et Simulation. Elle développe des applications et des composants logiciels réutilisables, mène des projets de recherche et contribue au développement de compétences en interne.
ExigencesProfil Recherché
Diplôme visé : Master ou Ingénieur
Spécialité : Intelligence Artificielle / Apprentissage Automatique
Compétences Requises- Compétences théoriques et capacités de développement informatique (par exemple, en Python)
- Idéalement, des connaissances en architectures de deep learning
- Bon relationnel
- Langues : Français (préférable) et maîtrise de l’anglais.
Durée de l’accueil souhaitée : 6 mois
Localisation : Grenoble (38)
Schneider Electric s’engage et est convaincu que la diversité et l’inclusion sont des éléments essentiels de sa performance
Lieu principal: France
Autres lieux: FR-ISERE-GRENOBLE -FR-FR
Horaire: Temps plein
Date de dépublication: 31 déc. 2021, 15:59:00
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