Alternant - Apprentissage automatique causal (IA) H/F

Job Description

Req ID:323447We create smart innovations to meet the mobility challenges oftoday and tomorrow. We design and manufacture a complete range of transportation systems, from high-speed trains to electric busesand driverless trains, as well asinfrastructure, signalling and digital mobility solutions. Joining us meansjoininga truly global community ofmore than70000 people dedicated to solving real-world mobility challenges and achieving international projects with sustainable local impact.Titre: Apprentissage automatique causal pour des applications de maintenance pr‚dictive ferroviaire Alstom a lanc‚ des programmes importants dans le domaine de la Data Science pour am‚liorer les processus d‚cisionnels li‚s la maintenance des ‚quipements ferroviaires. En utilisant une approche combin‚e d?inf‚rence causale et d?apprentissage automatique, le but est de d‚velopper des m‚thodes qui permettent aux utilisateurs finaux de comprendre les r‚sultats et les conclusions cr‚‚s par les algorithmes dapprentissage, leur impact attendu et leurs biais potentiels, afin d?assurer des prises de d‚cisions rapides et fiables.Pour d‚passer les limites actuelles d?explicabilit‚ des modles pr‚dictifs et pour pallier au manque des donn‚es repr‚sentatives, le projet propos‚ vise ‚tudier la combinaison de l?inf‚rence causale et ses liens avec l?apprentissage automatique, en particulier pour les applications de maintenance pr‚dictive explicable. L?objectif principal du projet sera de montrer comment, en combinant les donn‚es et la connaissance du domaine, l?apprentissage automatique causal pourrait tre en mesure de d‚terminer les variables causales r‚elles qui peuvent causer l?‚chec d?un processus, sans n‚cessiter un apprentissage extensif.MISSIONS (pas exhaustives):

• travailler sur le projet en collaboration avec les ‚quipes de Data Science et les experts m‚tier afin que les r‚sultats trouv‚s soient pertinents et utiles
• faire des revues de litt‚rature d‚crivant l‚tat de lart sur les approches d?inf‚rence causale pour la maintenance predictive
• nettoyer les donn‚es pour am‚liorer leur qualit‚;
• organiser et structurer les donn‚es en des formes adapt‚es lanalyse;
• Participer la conception et au d‚veloppement des algorithmes orient‚s l?IA explicable pour l?aide la d‚cision;
• cr‚er des tableaux de bord adapt‚s afin de rendre les r‚sultats lisibles et exploitables, et communiquer les r‚sultats
• Participer l‚criture de la documentation technique du code et des algorithmes

PROFIL:

• Niveau de formation: BAC +2
• Comp‚tences techniques:
  • fortes connaissances en math‚matiques, avec un int‚rt pour la th‚orie des graphes;
  • maitrise du langage python
  • maitrise des algorithmes d?apprentissage automatique
  • comp‚tences solides en probabilit‚ et statistique
  • la connaissance des r‚seaux bay‚siens et des modles graphiques probabilistes serait un fort atout
  • maitrise de l?anglais
• Comp‚tences comportementales : esprit danalyse, rigueur, avec des bonnes capacit‚s de communication

An agile, inclusive and responsiblecultureis the foundation of ourcompanywhere diverse people are offered excellent opportunities to grow, learn and advanceintheir careers.We are committed toencouragingour employeesto reach their full potential,while valuing and respecting them as individuals.Job Type:?Internship/Apprenticeship?

Keyskills :