Ce sujet de stage est rattaché au lab'Innov d'Aubay. il s'agit de la cellulle d'innovation du groupe Aubay. Tu pourras intervenir sur des projets en mode R&D adoptant une approche agile. À Paris ou à Lyon, nous te proposons des sujets Innovants notamment sur l’IA, la Data, le numérique responsable ... et encore pleins d’autres à découvrir !
ici, nous te proposons le stage "Data Quality Challenge"
Et si on rendait la donnée irréprochable ? Benchmarke les algorithmes les plus récents – des statistiques classiques aux modèles de diffusion – pour imputer les valeurs manquantes et détecter les anomalies.
LE SUJET :
La qualité de la donnée est un élément essentiel en entreprise : pour la prise de décisions, un pilotage efficace, ou être le point de départ d'un projet réussi. C'est pourquoi le Lab'Innov d'Aubay en a fait un axe de recherche majeur, adossé à une thèse en cours sur le sujet.
Ta mission : explorer et confronter trois familles d'approches – méthodes statistiques, réseaux profonds et modèles de diffusion – pour imputer les données manquantes et détecter les anomalies. L'objectif n'est pas seulement la performance : nous cherchons la solution la plus sobre et la plus rapide, capable d'être industrialisée dans nos pipelines de données.
Tu travailleras au cœur d'une équipe R&D, avec un vrai sujet ouvert, des moyens de calcul et la liberté de proposer tes propres pistes.
TA CONTRIBUTION :
Il te faudra :
• Établir un état de l'art structuré des trois familles d'algorithmes (statistiques, profonds, diffusion) pour l'imputation et la détection d'anomalies.
• Concevoir un protocole d'évaluation commun mesurant performance, robustesse, temps de calcul et consommation énergétique.
• Implémenter et comparer des algorithmes représentatifs de chaque famille sur des jeux de données de référence.
• Identifier les conditions dans lesquelles les modèles de diffusion apportent un gain réel face à des méthodes plus simples – et à quel coût.
• Restituer tes résultats à l'équipe et contribuer aux publications / livrables du Lab'Innov.
POUR TOI :
• Une immersion dans un projet de recherche.
• La maîtrise de modèles de pointe (dont les modèles de diffusion) sur un cas d'usage concret, pas un exercice d'école.
• Une compétence très recherchée : savoir évaluer et industrialiser un modèle, pas seulement l'entraîner.
• Un livrable valorisable (benchmark, article, soutenance) et une porte d'entrée vers un CDI chez Aubay.
Mots clés : Data Quality, Imputation, Détection d'anomalies, Modèles de diffusion, Deep Learning, Stack technique : Benchmark, R&D, Thèse, Frugalité numérique
Python, PyTorch, scikit-learn, Pandas / NumPy, modèles de diffusion, Git, Jupyter / MLflow
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