Cette offre n’est plus disponible.

Post doc-Gestion de nouveautés pour la détection d'anomalies

CDD / Temporaire(12 mois)
Meylan
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master

Orange
Orange

Cette offre vous tente ?

Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Votre rôle est d’effectuer un travail de Post doc sur la Gestion des nouveautés pour la détection d’anomalies dans le trafic réseau des équipements IoT.
Contexte global et problématique du sujet
Les solutions de gestion de l’IoT sont hétérogènes et existent dans leurs propres verticales de service, malgré des interdépendances locales entre équipements en termes de service. Pour Orange, cela signifie que la qualité d’expérience des clients dépend d’équipements non-gérés par Orange.
Les équipements IoT sont de plus en plus susceptibles de présenter des dysfonctionnements au cours de leur cycle de vie, d’origine matérielle ou logicielle, et potentiellement malveillante.
Pour anticiper ces problèmes, des moyens de diagnostics génériques sont nécessaires, i.e., sans apriori sur l’équipement ou les attaques.
Les outils d’Intelligence Artificielle, en particulier les méthodes d’apprentissage non-supervisé robustes, permettent de créer des modèles représentant l’activité de l’équipement sur le réseau sans annotation manuelle d’une base d’apprentissage potentiellement contaminée.
Il est alors possible de détecter automatiquement des anomalies, événements significativement sous ou non-représentés lors de l’apprentissage. Cependant, les équipements évoluent au cours du temps, du fait de mises à jour logicielles ou de leur mobilité spatiale. Les modèles représentant leur activité doivent donc évoluer en parallèle.
Objectif scientifique - résultats et verrous à lever
Vous mettrez en oeuvre des méthodes de Machine Learning afin de déterminer dans quelles conditions il faut mettre à jour un modèle représentant le comportement d’un équipement ou une famille d’équipements, i.e. le modèle représentant leur activité réseau.
Le verrou principal de l’étude réside dans la caractérisation du volume de données nécessaire à la détection et intégration de nouveautés dans le cadre d’un modèle de détection d’anomalies issu d’un apprentissage non-supervisé.


Profil recherché

1.     Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
Expérience en IoT, réseaux, et protocoles de communication
Capacités de développement :Python, PyTorch
Suite ELK
Docker
Git
Esprit entrepreneurial pour la prise de contact et l’identification de synergies entre projets et équipes d’horizons différents

2.     Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique …)
DoctoratMathématiques Appliquées
Data Science

3.     Expériences souhaitées
Apprentissage non-supervisé
Expérience avec réseaux de neurones artificiels, notamment les autoencodeurs et les architectures transformer

Envie d’en savoir plus ?

D’autres offres vous correspondent !

Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Recherche fondamentale et appliquée”.