CIFRE - Raisonnement neuro-symbolique basé sur les graphes de connaissances pour l’incidentologie automobile
FR REN RSAS - Guyancourt, France
Renault Group
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RENAULT s.a.s.Job Description
Votre environnement
Le monde automobile est en perpétuel mouvement avec des enjeux environnementaux et économiques cruciaux.
La direction Qualité Industrie – Incidentologie de Renault Group est en charge de la performance du traitement des incidents des véhicules et de la satisfaction client du Groupe Renault. En particulier, le service Multimédia & Systèmes Connectés pilote un plateau Agile en lien avec les dernières technologies du véhicule, regroupant un ensemble de métiers qui assurent la meilleure efficacité du support client, le pilotage de la résolution des problèmes et la diminution des coûts garantis.
Au sein de la squad Data & Tools, nous recherchons un(e) doctorant(e) pour nous aider à construire une rupture technologique pour traiter les incidents, basée sur l’évaluation et l’adaptation de l’état de l’art scientifique et industriel (analyse des données, méthodes statistiques et sémantiques de l’intelligence artificielle…).
Le poste est basé au Technocentre Renault à Guyancourt (France) en CDD. Vous bénéficiez de 2 jours de télétravail par semaine.
Vos missions
- S’imprégner du mode de fonctionnement du plateau et des technologies associées
- Construire un graphe de connaissances (KG) spécifique au domaine qui servira de schéma pour intégrer et contextualiser des données hétérogènes et diagnostiquer des pannes
- Mettre en œuvre des techniques de prédiction de liens pour anticiper les pannes potentielles, les connexions manquantes ou faibles, et les comportements anormaux au sein du système interconnecté basé sur des graphes
- Créer des règles et des contraintes logiques qui capturent les connaissances spécifiques au domaine, garantissant l'interprétabilité et l'explicabilité des prédictions de pannes
- Augmenter le KG avec des contraintes sémantiques et des règles d'inférence
- Explorer comment le réglage fin des grands modèles linguistiques (LLMs) peut encore améliorer les diagnostics complexes et les tâches d'assistance utilisateur
Votre profil
Vous êtes diplômé(e) d’un BAC+5 en université ou en école d’ingénieur en mathématiques appliquées ou data science avec une spécialisation en machine learning / deep learning.
Vous maîtrisez Python, y compris des bibliothèques telles que TensorFlow... Vous avez de l’expérience avec Neo4j et la science des données graphiques (GDS). La connaissance du domaine automobile est un plus.
Vous avez une grande capacité d’analyse et savez faire des arbitrages techniques. Vous faites preuve de rigueur et d’esprit de synthèse.
Vous avez un très bon niveau d'anglais écrit et oral, facteur clé de réussite dans le poste
Job Family
TransverseContract Duration
36 monthsRenault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.
We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.
In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future.
By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Agile Deep Learning LLMs Machine Learning Neo4j Privacy Python TensorFlow
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