Stage pré-embauche – Réseaux de neurones appliqués à la gestion intelligente du trafic ferroviaire

Missions - Collecter et structurer les données sur les événements de circulation ferroviaire. - Effectuer le prétraitement, la normalisation et la préparation des données pour l’apprentissage. - Concevoir et entraîner différentes architectures de réseaux de neurones adaptées au besoin. - Évaluer les performances des modèles selon des métriques adaptées. Compétences et connaissances requises - Intelligence Artificielle : Python, RNNs, LLMs, NLP, RAG ; - Analyse et prétraitement de documents textuels ; - Analyse fonctionnelle et modélisation ; - Développement des applications (Web, Mobile, Desktop) ; - Gestion de version (Git, Github). Objectif de stage – Analyser et comprendre les données de circulation ferroviaire afin d’identifier les paramètres influençant le fonctionnement du système de circulation. – Concevoir et entraîner un modèle de réseaux de neurones pour la modélisation et la prévision. – Intégrer le modèle prédictif dans un système de gestion intelligente permettant une meilleure optimisation des décisions opérationnelles.