Alternance - Modélisation Probabiliste de La

il y a 3 jours

Belfort, France Orange Business Temps plein

**Profil**:

- Alternance de fin d'études niveau bac +5 / Master / Ecole d'ingénieur.
- A l'aise avec le langage des probabilités et la modélisation mathématique.
- Facultés d'adaptation et d'excellentes qualités relationnelles et rédactionnelles.
- Bonne connaissance en Python et de sa stack data science (NumPy, Pandas, etc).
- Des connaissances sur les systèmes d'information géographique (SIG), sur le réseau mobile et la propagation du signal seraient un plus
- Maitrise de l'anglais appréciée.
- Technologies : Python
- Machine Learning
- Réseau mobile - SIG

**Mission**:

- Avec Flux Vision, Orange développe une solution innovante permettant de produire des indicateurs statistiques de présence et de mobilité des personnes sur le territoire, à destination de partenaires et de clients (français et étrangers) dans les domaines du tourisme, des transports, du géomarketing, etc.). Afin de calculer ses indicateurs, Flux Vision doit estimer la position des mobiles utilisant le réseau cellulaire. Cette estimation est issue d'une combinaison d'hypothèses faites sur la position des mobiles et de probabilités de couverture des antennes susceptibles d'écouler leur communication. Ces probabilités sont le résultat d'un modèle développé en interne spécifiquement pour la solution Flux Vision. Le simulateur actuel repose sur des technologies complexes, difficiles à corriger et faire évoluer. Sa refonte est nécessaire pour le rendre évolutif et améliorer ses performances de calcul. Le ou l'alternant(e) sera intégré directement au sein de l'équipe qui conçoit et développe la solution Flux Vision d'Orange (35 ingénieurs). Il sera spécifiquement supervisé par un ingénieur expérimenté et apportera des contributions directes en mode agile à la solution en immersion complète dans l'équipe. L'objectif de cette alternance est de refondre le simulateur de couverture cellulaire utilisé actuellement par Flux Vision. L'idée est de remplacer l'approche actuelle basée sur des tirages (Monte Carlo) par une approche analytique. Le ou l'alternant(e) devra mettre en place la méthodologie et l'outillage de validation des résultats du nouveau calculateur. En dernière instance, une attention toute particulière devra être apportée sur la performance de la solution et de sa mise à l'échelle. En prévisionnel, l'alternance se déroulera selon ce plan:

- Mise en place d'un protocole de validation sur différents cas d'usages
- Développement du moteur de calcul en Python sous contraintes de performance
- Validation du modèle et comparaison avec l'existant
- Prototypage du nouveau modèle de calcul à partir des données de propagation du signal des antennes du réseau

Digital & Data

**Contract**:
Apprenticeship

Paid work-study assignment

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  • Apprenti(E) Vendeur(Se) Boutique Prêt-à-porter

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    Belfort, France Société De La Licorne Temps plein

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