STAGE - Ingénieur orchestration réseau multi-WAN - F/H
Cristal
Thales
From Aerospace, Space, Defence to Security & Transportation, Thales helps its customers to create a safer world by giving them the tools they need to perform critical tasksQUI SOMMES-NOUS ?
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
- Une réussite commune portée par notre culture et excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
- Un package de rémunération attractif (épargne salariale, variable ou 13ième mois selon les postes, restaurant d’entreprise,…)
- La possibilité de développer vos compétences en continu grâce à nos parcours de formation et nos académies internes #ENTREPRISEAPPRENANTE
- Notre attention portée à votre équilibre personnel et professionnel (Accord télétravail, RTT, congés d’ancienneté, jours enfants malades, guide parentalité, crèches, CSE / ASC,… )
- Des communautés internes permettant de vous engager sur les sujets qui vous tiennent à cœur : innovation, diversité, environnement
- Un environnement inclusif et bienveillant où vous êtes accueilli et valorisé avec notre politique handi-accueillante, notre charte LGBT+, notre initiative #StOpe pour lutter contre le sexisme.
QUI ETES VOUS ?
De formation Bac+5 (ingénieur ou équivalent), vous recherchez un stage de 6 mois pour votre diplôme ingénieur dans le domaine du réseau /Télécom.
Vous avez des connaissances en :
- Machine Learning: techniques de Reinforcement Learning et Deep Learning et environnements logiciels associés
- Développement dans un ou plusieurs des langages suivants (non exhaustif) : Python, C, C++
- Réseaux : TCP/IP, architectures 4G/5G, SDN (Software Defined Networks)
- Capacité d'analyse et de synthèse
Vous avez un bon niveau d'anglais ?
Vous êtes autonome, force de proposition et vous avez l'esprit d'équipe ?
Alors la suite devrait vous plaire!
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE:
Les réseaux programmables (SDN) offrent de formidables opportunités pour optimiser les performances opérationnelles des réseaux de communication. Les données de métrologie produites par différents services et applications peuvent ainsi être envoyées à un orchestrateur afin qu’il modifie le réseau et l’adapte à son environnement (pics de demande, pannes, …). Les solutions actuelles sont déployées dans des équipements de bordure de réseau virtualisés multi-WAN (connectés à plusieurs WAN simultanément, comme MPLS, XDSL, 5G, ...) et s'appuient sur des politiques statiques de routage des flux. Ces nouvelles boucles de contrôle d'orchestration permettent de gérer des incidents à des échelles de temps très courtes de manière totalement autonome. Cependant, une telle vitesse de réaction exige une fréquence de rafraîchissement de l’information élevée, ce qui entraine un trafic de contrôle additionnel non négligeable sur le réseau. Les techniques s'appuyant sur l'apprentissage par renforcement correspondent bien à ce cadre d'emploi car le comportement du module SD-WAN d'orchestration se caractérise par une politique de routage des flux qu'il s'agit d’adapter à la dynamique propre des réseaux WAN, et de leurs politiques de Qualité de Service. A partir de la charge courante du réseau, de son taux de perte, ou du délai de transmission, un orchestrateur SD-WAN est capable de prédire l’évolution du trafic en fonction de la politique appliquée et de choisir une politique optimale pour des critères que l'utilisation des ressources ou l'équilibrage de la charge.
Le stagiaire pourra s’appuyer sur un environnement de simulation de réseau multi-WAN développé au laboratoire afin de simuler le comportement de la chaîne de traitement de bout-en-bout et permettant de fournir les données pour les phases d'apprentissage et d'évaluations des algorithmes d'apprentissage.
En fonction de vos aptitudes et compétences vos missions seront les suivantes:
- modélisation du problème d'aiguillage des flux avec contraintes de QoS dans des tunnels sécurisés, définition de métriques prenant en compte les priorités entre flux.
- proposer et développer un algorithme d'apprentissage par renforcement adapté au problème (par exemple en introduisant d'autres modèles de réseau de neurone, réseau récurent ou GNN)
- tester les solutions dans des cas de comportements inhabituels des réseaux (congestions, panne, ...) et qui peuvent mettre en cause la capacité des algorithmes à généraliser.
- proposer des méthodes pour y remédier.
A termes, les travaux réalisés serviront à des démonstrations réalisées au sein de Thales. La publication d’un article scientifique dans une conférence internationale sera envisagée.
L'offre vous intéresse? Alors partagez nous votre CV!
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.
Thales reconnait tous les talents, la diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Architecture Deep Learning Machine Learning Python Reinforcement Learning
Perks/benefits: Career development
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