Vous intégrerez une équipe dynamique travaillant sur des problématiques innovantes à l’intersection de la data science, du sport et de la santé. Le stage porte sur la conception et l’amélioration d’algorithmes de prédiction de chutes dans le cadre d’activités sportives à risque (moto, équitation, ski...).

Missions

• Analyser et prétraiter des données temporelles issues de capteurs embarqués.

• Développer et évaluer des modèles de machine learning pour la détection et la prédiction d’événements rares (chutes).

• Comparer différentes approches : modèles statistiques, séries temporelles, deep learning (RNN, LSTM, Transformer…).

• Documenter les résultats et les méthodes dans une logique de recherche et reproductibilité.

Profil recherché

• Vous êtes étudiant(e) en 2ᵉ ou 3ᵉ année d’école d’ingénieur ou en formation équivalente, avec une spécialisation en data science ou en statistiques appliquées.

• Vous avez de très bonnes connaissances en machine learning, notamment appliqué aux séries temporelles.

• Vous avez un bon niveau en programmation Python pour la data science et êtes à l’aise avec les librairies usuelles (pandas, scikit-learn, numpy, PyTorch/TensorFlow…).

• Vous disposez idéalement d’une première expérience en traitement de signaux ou en analyse de données capteurs.

• Vous avez le goût de l’expérimentation, de l’analyse critique et de la rigueur scientifique.

• Vous faites preuve de rigueur, d’autonomie et de curiosité.

• Vous avez un bon esprit analytique et la capacité à formuler des hypothèses.

• Vous appréciez le travail en équipe et communiquez efficacement.