Le poste détaillé

Vos missions Vous intégrerez l’équipe R&D du SogetiLabs constituée de chercheurs et d'experts en IA. Vous rejoindrez un projet visant à développer un cadre d'intelligence artificielle explicable (XAI) dans le contexte des communications véhiculaires (V2X). Cette mission se concentre particulièrement sur l'automatisation basée sur XAI dans les réseaux SDN en raison de son importance dans la gestion d'architectures et d'applications réseau complexes.   Lors de votre stage, vos missions porteront sur les points suivants : Prendre en main la plate-forme SDN + Contiki/Cooja et mettre en place un scénario de réseau V2X Définir et implémenter plusieurs profils d’applications V2X (télémétrie périodique, alarmes, commandes, flux massifs) générant des motifs de trafic distincts Développer, dans le contrôleur SDN, un module de collecte et d’agrégation de paquets par flot, avec extraction de caractéristiques temporelles et statistiques (protocole, taille, direction, temps inter-arrivées, type de message, etc.) et export de traces annotées. Concevoir un encodage en séquences de tokens réseau et entraîner un modèle GNN pour prédire la classe d’application à partir du trafic observé ; comparer les performances à des approches plus classiques (par exemple modèles de type Random Forest ou XGBoost) Intégrer le modèle au contrôleur via un service d’inférence (par exemple API REST) afin de classifier les flux en quasi-temps réel Mettre en œuvre des techniques d’IA explicable (analyse d’attention, importance de caractéristiques, raisonnement par Chain-of-Thought (CoT), explications contrefactuelles) pour expliquer les décisions du classifieur Évaluer expérimentalement la qualité de la classification et des explications sur différents scénarios  
Votre profil Master 2 Télécom ou dernière année d’école d’ingénieur avec une sensibilité télécom En recherche d’un stage de fin d’études Solides bases en réseaux (modèle TCP/IP, notions d’IoT/WSN, V2X, SDN) Python pour le traitement de données et le machine learning (PyTorch, TensorFlow ou équivalent) Connaissances en apprentissage automatique (classification supervisée, entraînement/validation, premiers pas en deep learning ; une familiarité avec les LLM est un plus) Aisance avec un environnement Linux (ligne de commande, Git, etc) Connaissances de base en Java Bonus appréciés : expérience préalable avec Contiki/Cooja ou les réseaux de capteurs, intérêt pour l’IA explicable (XAI) et les sujets à l’interface réseaux ↔ IA Rigueur scientifique, gestion du changement, prise d’initiative, esprit d’équipe Bon niveau d’anglais oral et écrit (B2 minimum), français courant (C1 minimum)   Quelques raisons de nous rejoindre Apprentissage en continu : bénéficiez de parcours de formation incluant des bootcamps, des certifications (Azure, Databricks, Scrum…) et des programmes immersifs comme le GenAI Campus. Premier sur les technologies émergentes : en tant qu’acteur « technologist » du Groupe, notre mission est d’explorer et de mettre à l’épreuve les nouvelles technologies pour en déceler le potentiel et leur trouver des usages business. En nous rejoignant, vous contribuez à cette mission d’innovation, aux côtés d’équipes pionnières comme celles ayant participé à l’adoption de Microsoft Fabric. Qualité de vie au travail : profitez d’un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, d’une possibilité de télétravailler (en France et à l’international), ainsi que des dispositifs de santé et bien-être (ligne d'écoute, plateforme dédiée...).  Environnement inclusif : rejoignez des réseaux engagés comme Women@Capgemini, Parents@Capgemini, OUTfront ou CapAbility, et évoluez dans un cadre certifié EDGE+ et reconnu par le Bloomberg Gender Equality Index. Happy Trainees : notre engagement envers les jeunes talents est reconnu dans le classement HappyTrainees, preuve que chez nous, les stagiaires et alternants ne viennent pas juste apprendre… ils viennent s’épanouir !   Nos engagements et priorités Le groupe Capgemini encourage une culture inclusive dans un cadre multiculturel et handi-accueillant. En nous rejoignant, vous intégrez un collectif qui valorise la diversité, développe le potentiel de ses talents, s’engage dans des initiatives solidaires avec ses partenaires, et se mobilise pour réduire son impact environnemental sur tous ses sites et auprès de ses clients.