Stage Modélisation QoE Mobile (H/F)

Description de l'offre

Description du poste

Filière Métier

TELECOMMUNICATIONS

Intitulé du poste

Stage Modélisation QoE Mobile (H/F)

Contrat

Stage

Statut

Stagiaire

Temps de travail

Temps complet

Durée du contrat

5 à 6 mois

Description de la mission

La Direction des Opérations Réseau, garante de la qualité de service délivrée à nos clients, recherche un(e) stagiaire pour rejoindre ses équipes.
Vous intégrerez le département OQS (Opération Qualité de Service du réseau mobile), qui a pour mission le maintien opérationnel de la QoS mobile offerte à nos clients.

Votre mission au sein de l'équipe

Dans l'équipe « Build Qualité de Service mobile » et sous la responsabilité de votre maître de stage, vous aurez pour objectif d'améliorer la détection de problèmes sur le réseau et d'automatiser leur résolution. Via des solutions innovantes comme le Machine Learning, vous développerez notamment de nouveaux KPIs orientés clients (QoE).

Vous serez amené à :
- Réaliser des analyses statistiques de comportement de KPIs et modélisations prédictives sur la base des données présentes dans notre Big Data (analyses de séries temporelles, analyses croisées dynamiques et corrélations...)
- Construire des indicateurs de QoE (qualité d'expérience) pertinents sur le réseau mobile, à même de traduire au mieux le ressenti de nos clients.
- Créer des tableaux de bord de restitution sur la base des indicateurs identifiés (utilisation du Framework Python DASH ou FLASK) afin de réaliser un suivi adapté.
Ce stage représente une opportunité de développer vos compétences au sein d'un environnement riche et technique. Sous la responsabilité de votre tuteur, vous aurez la possibilité d'être autonome et d'être chef de projet sur ces missions.

Profil recherché

Profil

Etudiant(e) en recherche d'un stage de fin d'études, issu(e) d'une formation d'ingénieur, vous rejoignez une équipe jeune et dynamique en charge du maintien opérationnel de la QoS du réseau de demain.
De solides connaissances de Machine Learning/Deep Learning et une bonne connaissance de Python (Pandas, Scikit-Learn, Keras, etc...) seraient appréciées. Par ailleurs, une connaissance de base d'UNIX est un plus. Votre curiosité, votre force de proposition et votre sens de l'analyse seront autant d'atouts pour la réussite de votre stage.