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Méthodes de prédiction pour les séries temporelles (H/F)

A propos de b<>com

Fournisseur de technologies pour les entreprises qui souhaitent accélérer leur compétitivité grâce au numérique, b<>com est au service des industries culturelles et créatives, des infrastructures numériques, de la défense, de l’industrie 4.0 et de la santé. Ses laboratoires mixent les talents de disciplines et cultures multiples dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la vidéo et l’audio immersif, de la protection de contenus, des réseaux 5G, de l’internet des objets et des technologies cognitives… Issus des mondes industriel et universitaire, ses chercheurs et ingénieurs évoluent sur son campus de Rennes et ses sites de Paris, Brest et Lannion. Grâce à son équipe d’ingénierie avancée et ses moyens scientifiques propres, b<>com propose à ses clients des ingrédients et des solutions qui font la différence.

Descriptif de la mission

L’alternant aura pour principale mission l’amélioration des bibliothèques de méthodes de prédiction pour les séries temporelles.

Les méthodes de prédiction sur les séries temporelles sont des outils fondamentaux de la Statistique qui ont connus des applications dans de vastes domaines des mathématiques appliquées (économétrie, contrôle industriel, supervision des flux,…). Sur la base des bibliothèques de calcul existantes chez b<>com, l’objectif de l’alternance sera de développer de nouvelles fonctionnalités sur plusieurs sujets :

  • la modélisation des séries temporelles avec la mise en évidence et l’exploitation de leurs propriétés de stationnarités ;
  • la mise en relation de séries temporelles et l’intégration de variables explicatives ;
  • le calcul de prédicteurs linéaires et non-linéaires.

Profil recherché 

En dernière année d’école d’ingénieur ou de Master Mathématiques appliquées, l’étudiant a déjà acquis des connaissances en Intelligence Artificielle.

Compétences souhaitées :

  • Probabilités, Statistiques
  • Connaissance du langage Python

Modalités 

  • Durée : 1 an d'alternance
  • Date de démarrage : septembre 2021
  • Localisation : Rennes