Stage en Modélisation Statistique Et Apprentissage Automatique

**Faites ressortir le meilleur de vous-même**

**Votre mission**:
Dans un monde où la prise de décision repose de plus en plus sur des modèles prédictifs, comprendre et modéliser les incertitudes liées à des séries temporelles constitue un enjeu stratégique. Ce stage vise à aborder un problème clé : comment prédire un intervalle de confiance pour des prédictions temporelles agrégées depuis plusieurs séries.

Le stage concernera des prédictions agrégées aussi bien dans le temps (par exemple, de prédictions mensuelles vers une valeur annuelle) que dans une hiérarchie de signaux (par exemple sur les prix de différentes sources d’énergie).

Déroulement du Stage
- ** Étude Bibliographique et Prise en Main des Outils**
Revue des modèles de prédiction et d’incertitudes (VAR, DFM, Transformers, etc.), ainsi que des méthodes de découverte causale.
- ** Développement et Implémentation**
- Prototyper une solution pour prédire les intervalles de confiance dans un contexte d’agrégation temporelle.
- Implémenter des modèles pour prédire une loi jointe sur des signaux corrélés et explorer leur intégration dans des simulations Monte Carlo.
- ** Évaluation et Analyse des Résultats**
- Comparer les performances des approches proposées en termes de précision, robustesse, et interprétabilité.
- Identifier les conditions dans lesquelles l’exploitation des relations causales améliore les prédictions agrégées.
- ** Perspectives de Recherche**
En fonction des résultats obtenus et des pistes de recherche, le stage pourra être suivi d’une thèse CIFRE.

**Votre profil**:
Étudiant(e) en master 2 ou école d’ingénieur vous avez des compétences en:

- Modélisation statistique et machine learning (séries temporelles, modèles prédictifs).
- Programmation (Python, C++ ou équivalent).
- Des connaissances en modèles causaux ou en simulation de Monte Carlo sont un plus.

Vous savez travailler en équipe dans un environnement collaboratif.

Vous êtes capable de faire des synthèses d'articles scientifiques en anglais et ouvert d'esprit pour explorer de nouvelles méthodes. Vous êtes capable de mettre en place une méthode scientifique rigoureuse, afin d'apporter des conclusions fiables sur une étude.

**Votre équipe**:
Vous travaillerez en collaboration avec un laboratoire de recherche à la pointe sur les sujet de la modélisation des incertitudes et des relations causales.

**Durée**: 5 à 6 mois

**Date de début**: A partir de février 2025

Conformément à la législation française, pour toute durée supérieure à 2 mois, ce stage fait l'objet d'une gratification, en alignement avec la grille définie par SAP.

**Faites ressortir le meilleur de vous-même**

**L’inclusion, au cœur de notre stratégie**

La culture d'intégration de SAP, l'accent mis sur la santé et le bien-être, et les modèles de travail flexibles contribuent à ce que chacun, quelle que soit son origine, se sente inclus et puisse donner le meilleur de lui-même. Chez SAP, nous sommes convaincus que les capacités et les qualités uniques que chaque personne apporte à notre entreprise nous rendent plus forts. Nous investissons dans nos employés pour leur inspirer confiance et les aider à réaliser leur plein potentiel. En définitive, nous croyons qu'il faut libérer tous les talents et créer un monde meilleur et plus équitable.

Réquisition: 415394 Secteur de travail: Software-Design and Development Déplacement escompté: 0 - 10% Statuts de carrière: Étudiant Type d’emploi: Limited Full Time Emplacements Supplémentaires: #LI-Hybrid