Stage Data Science Bac+4/5

Le transport est au cœur de notre société. Pourquoi ne pas mettre votre compétence au service de l’élaboration des solutions de transport et infrastructure durables de demain ? Si vous souhaitez agir à l'échelle mondiale en travaillant sur les technologies les plus avancées et avec les meilleures équipes, alors nous pourrions parfaitement nous entendre. Sujet du stage Benchmark de modèles de séries temporelles pour la prévision industrielle Contexte La prévision a rapidement évolué, passant de modèles statistiques et d’apprentissage automatiques (Machine Learning) entraînés spécifiquement sur chaque jeu de données à des modèles de fondation généralistes pour séries temporelles, évalués presque exclusivement sur des benchmarks publics. Des travaux de recherche récents commencent à remettre en question la capacité de ces résultats publics à se généraliser à des contextes réels : les jeux de données de benchmark sont souvent réutilisés d’une étude à l’autre, et aucune famille de modèles ne domine systématiquement sur l’ensemble des types de données. Les données industrielles ajoutent des dimensions que les benchmarks publics capturent rarement bien : segmentation par produit ou par région, structure hiérarchique, historique limité pour de nombreuses séries, et présence de co-variables externes qui influent sur la demande indépendamment de ses valeurs passées. Cet écart entre les conditions des benchmarks et les conditions industrielles réelles constitue le point de départ de ce stage. Objectif Le stage consistera à construire et à maintenir un leaderboard de prévision — un cadre structuré et extensible permettant de comparer des méthodes de prévision, des approches statistiques classiques jusqu’à l'apprentissage automatique et aux modèles de fondation récents — et à l’utiliser pour mettre à l’épreuve la méthodologie de prévision sur des jeux de données industriels internes comme sur des jeux de données publiques externes. L’objectif est de comprendre :
• Dans quelle mesure la performance relative des modèles sur les benchmarks publics prédit leur performance sur des données industrielles réelles, et quelles caractéristiques des données expliquent l’écart lorsqu’il apparaît
• Si les modèles de fondation récents offrent un avantage réel par rapport aux approches classiques et d'apprentissage automatique pour la prévision industrielle, dès lors que l’on considère conjointement la précision, l’incertitude et le coût pratique de déploiement Approche Le leaderboard prendra en charge plusieurs jeux de données — internes et externes — et plusieurs méthodes de prévision, le tout évalué selon un protocole cohérent et rigoureux. Il sera conçu pour évoluer dans le temps, au fil de l’ajout de nouvelles méthodes et de nouveaux jeux de données. Qui êtes-vous ?
* Vous disposez de solides bases en apprentissage automatique (l’analyse de séries temporelles est un plus)
* Vous êtes à l’aise pour travailler en autonomie aussi bien sur une question de recherche que sur du développement logiciel
* Et vous souhaitez faire le lien entre les contraintes industrielles appliquées et la recherche académique actuelle sur la méthodologie de prévision
* Une première expérience des bibliothèques de prévision, du benchmarking ou du ML appliqué est un atout important, mais n’est pas requise Stage Date de démarrage Début 2027 Durée 6 mois Qu'est-ce que vous y gagnez ?
• Un environnement de travail agréable, où vos idées seront appréciées
• Un package de rémunération attractif
• Une prise en charge à 80% de votre abonnement de transport domicile Travail
• De nombreux avantages grâce à notre Comité Social et économique (médiathèques, réductions cinéma, concerts, participation vacances…) et une vie quotidienne facilitée grâce aux avantages de notre Conciergerie d’entreprise (dépôt/retrait de colis, aides administratives, coiffeur, ostéopathe, esthéticienne, pressing, etc…)
• Des déjeuners sains et équilibrés dans nos 2 restaurants d’entreprise
• La pratique d’une activité physique quotidienne avec notre centre de fitness et le Parc de Parilly à proximité de notre entreprise Le saviez-vous ? Entreprise handi’accueillante, Renault Trucks SAS s’engage depuis de nombreuses années en faveur de l’intégration professionnelle des personnes en situation de handicap. Renault Trucks/Groupe Volvo est labellisé pour la 11ème fois consécutive Happy Trainees 2026 avec un taux de recommandation de 96,3% par nos étudiants N’hésitez plus postulez Prêt(e) pour la prochaine étape ? Êtes-vous enthousiaste à l'idée d'apporter vos compétences et vos idées novatrices ? Nous sommes impatients de vous connaître. Postulez dès aujourd'hui Nous attachons une grande importance à la confidentialité de vos données et n'acceptons donc pas les candidatures par mails. Qui nous sommes et en quoi nous croyons Nous sommes engagés à façonner l'avenir des solutions de transport efficaces, sûres et du