Data Scientist / Ingénieur IA Junior

Intégration d'Alstom dans le cadre d'un stage de fin d'études axé sur le développement de solutions d'intelligence artificielle pour le secteur ferroviaire.

• Développement d'un pipeline de Machine Learning semi-supervisé avec self-training pour la classification automatique de géométries ferroviaires à partir de données géospatiales.
• Réalisation d'un feature engineering multi-échelles et comparaison de plusieurs modèles de Machine Learning (Random Forest, XGBoost, HMM, K Means).
• Intégration de règles métier et mise en place d'une validation automatique des prédictions.
• Conception d'un pipeline VLM multimodal pour l'extraction et la structuration automatique d'informations techniques à partir de tracés ferroviaires non structurés.
• Génération automatique de schémas PowerPoint à partir des données extraites.
• Réalisation de la segmentation et de la classification de bâtiments par computer vision pour l'analyse d'impact acoustique et vibratoire le long du tracé.
• Exécution de travaux de data engineering multi-sources.
• Prédiction de données géotechniques manquantes par machine learning.

Participation à un projet académique de recherche en lien avec Alstom portant sur la prédiction de flux de passagers dans les transports.

• Contribution en tant que co-auteur à une publication scientifique sur la prévision des flux voyageurs par GNN.
• Développement, entraînement et évaluation d'un modèle de Deep Learning STGCN pour la prédiction des flux du métro londonien.
• Comparaison des performances du modèle face à des modèles de référence.

Collaboration avec l'ENSOSP pour travailler sur l'IA multimodale appliquée à l'instruction automatisée des demandes ERP.

• Développement d'un pipeline LLM/VLM pour l'analyse de documents réglementaires ERP.
• Automatisation de la génération de pré-rapports à partir de l'analyse documentaire.
• Appui aux préventionnistes via la génération assistée de rapports techniques.

Collaboration avec Adalab et FLS Location BTP sur un projet d'optimisation logistique.

• Développement d'un prototype d'optimisation de tournées de livraison BTP via une recherche tabou sous contraintes métier.
• Développement d'une interface web sous Streamlit pour restituer l'optimisation.
• Réalisation de la conteneurisation de la solution via Docker.

Réalisation d'un stage d'initiation au sein d'IEC Telecom.

• Implémentation d'une architecture ZTNA avec authentification RADIUS.
• Administration et supervision d'un serveur RADIUS pour le contrôle des accès.
• Analyse des logs d'authentification pour la détection de risques.