Stage - Bac+5 - Développement d'algorithmes pour l'apprentissage de base de règles H/F

Description de l'offre : Rejoignez-nous en Stage !  CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.   Description du poste : Combinant système expert et logique floue, ExpressIF® permet notamment la modélisation de connaissances métiers et leur inférence à partir de données. Afin d’extraire des modèles explicables directement à partir de données, nous y ajoutons des méthodes d’apprentissage automatique de base de règles floues. L’objectif du stage sera d’étudier, implémenter et valider de nouveaux algorithmes d’apprentissage pour enrichir la collection de méthodes proposée par la plateforme. Ici, nous nous intéresserons plus particulièrement à des méthodes d’apprentissage supervisées pour effectuer des tâches de régression. Dans un premier temps, vous prendrez connaissance du logiciel ExpressIF® et des articles de l’état de l’art préalablement ciblés. Vous pourrez également effectuer une recherche bibliographique pour proposer de nouvelles approches. Vous serez ensuite amené à implémenter ces algorithmes directement au sein de la plateforme, en assurant la compatibilité avec la structure existante du logiciel (architecture, structure de données), puis à valider ces méthodes sur des jeux de données de référence.

Présentation de l’institut : Situé à Saclay, en Ile-de-France sud, le CEA LIST est un centre de recherche scientifique et technologique dédié au développement de logiciels, de systèmes embarqués et de capteurs pour des applications destinées à la défense, la sécurité, l'énergie, le nucléaire, l'environnement et la santé. Le CEA LIST compte plus de 700 chercheurs se focalisant sur les systèmes numériques intelligents, centrés autour de l'intelligence artificielle, l'usine du futur, l'instrumentation innovante, les systèmes cyberphysiques et la santé numérique. Au sein de cet institut, les laboratoires du Département Instrumentation Numérique travaillent au développement et au transfert industriel de technologies de pointe en IA. Le périmètre technique de nos ingénieurs et chercheurs concerne l'analyse des signaux (c.a.d. des séries temporelles, mais aussi des spectres) produits par les équipements développés en interne, par les équipes du CEA, ou par des sociétés externes. L'exploitation de ces données repose sur un large spectre de méthodes d'apprentissage machine, relevant de l'IA numérique (réseaux de neurones profonds, forêts aléatoires, SVM) et de l'IA symbolique (systèmes à base de connaissances). Vous intégrerez une équipe de 5 permanents travaillant sur la plateforme ExpressIF® – une intelligence artificielle symbolique entièrement développée par l'équipe dont l'intérêt est d'être interprétable https://expressif.cea.fr/.

Profil du candidat : Qu’attendons-nous de vous ? Nous recherchons un(e) étudiant(e) en deuxième année de Master/troisième année d’école d’ingénieur, de spécialité(s) Informatique/Mathématiques, avec : Un intérêt pour les thématiques d’intelligence artificielle, en particulier pour le machine learning et la logique floue, De bonnes compétences en programmation orientée objet, idéalement avec le langage C#, Un bon niveau en anglais. Informations complémentaires : - Rémunération entre 1300€ et 1400€ - Navette CEA gratuite reliant Paris et sa banlieue avec le site de Saclay - Recevoir 75% de remboursement de l’abonnement mensuel des transports en commun Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.

Langues : Anglais Intermédiaire