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.