Objectifs Le vol d'eau et d'électricité est un sujet de préoccupation depuis de nombreuses années dans certains territoires. Ce stage complète les efforts visant à améliorer nos modèles d'apprentissage automatique de détection de fraude. Le stage comprend deux volets : (1) Construction de variables de décision et application de méthodes de détection d'anomalies sur des séries temporelles (2) Application de méthodes d'explicabilité (explicable A.I.) pour la détection de fraudes Missions principales Le stagiaire en apprentissage automatique fera partie de l'équipe Solutions Numériques. Il sera au soutien d'une équipe de projet appliquant des modèles statistiques avancés pour effectuer l'identification de modèles et la modélisation prédictive. Les responsabilités comprendront, mais sans s'y limiter : Utiliser des idées innovantes pour collecter, conserver ou synthétiser des données Feature engineering Travailler avec la détection d'anomalies sur les séries temporelles pour créer de nouvelles variables prédictives Machine learning à l'aide de bibliothèques ouvertes telles que BigQueryML, Keras, TensorFlow ou Scikit-Learn ; Utiliser des bibliothèques explicable AI Comparez, validez et testez la solution pour des environnements réels. En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s'engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination. En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s'engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination. En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s'engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination.
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