Stage – Time Series Foundation Models pour optimisation prédictive - H/F

Rejoignez l'équipe Stratégie et Innovation du AI Hub, de préférence à Grenoble (Schneider Electric, Intencity) ou en région parisienne (Schneider Electric, Edenn), dans un environnement collaboratif et innovant consacré aux enjeux majeurs de l'électrification et de la transition énergétique.

L'objectif du stage est de contribuer au développement d'une bibliothèque standardisée de cas d'usage "TSFMs for Decision Making" destinée à évaluer et comparer différentes approches de décision séquentielle sous incertitude.

Missions :



* Revue de littérature sur les TSFMs appliqués à la prévision, au contrôle et à l'apprentissage de modèles dynamiques.


* Mise en place d'un ensemble de cas d'usage représentatifs des applications Schneider Electric.


* Intégration et évaluation de plusieurs TSFMs open source.


* Évaluation de leurs capacités de prévision en situation zero-shot, few-shot et après adaptation.


* Étude de la calibration et de la qualité des distributions prédictives.


* Développement et comparaison de méthodes d'adaptation de type fine tuning, LoRA ou Decision-Focused Learning.


* Exploration de l'utilisation des TSFMs pour la construction de surrogate models ou de world models.


* Analyse de la robustesse aux erreurs de mesure, aux dérives et aux changements de contexte.


* Définition de bonnes pratiques et recommandations pour l'utilisation des TSFMs dans les systèmes de gestion de l'énergie.

Profil

Bac+5 (école d'ingénieurs, master ou équivalent) en machine learning, intelligence artificielle, recherche opérationnelle, optimisation mathématique ou mathématiques appliquées.

Compétences techniques / outils indispensables : Python, machine learning, modélisation mathématique et optimisation.

Bonne maîtrise des bibliothèques scientifiques (PyTorch, NumPy, pandas).

Soft skills : Curiosité scientifique, autonomie, esprit d'initiative.

Compétences appréciées : Modèles de fondation pour les séries temporelles (TSFM), prévision, optimisation stochastique, contrôle optimal, reinforcement learning, programmation mathématique (Pyomo, Gurobi, HiGHS, etc.).

Linguistique - Niveau d'anglais souhaité : Professionnel (échanges quotidiens dans un environnement international, lecture et rédaction d'articles scientifiques).

Commencez votre parcours dans les données et l'intelligence artificielle avec une équipe enthousiaste de vous accompagner - postulez dès aujourd'hui !

Ici, toutes les différences font la force : Chez Schneider Electric, nous sommes engagés pour l'inclusion et la diversité, nous accueillons chaque profil avec bienveillance et ouverture.

Et parce qu'une belle mission mérite aussi de belles conditions, voici ce que nous vous proposons :


* Une gratification mensuelle déterminée selon votre niveau d'études (grilles Schneider au-delà du légal)


* Une prime de fin de stage à la discrétion du manager en fonction ...