Stages

Quelques sites avec d’autres offres de stage en statistique et sciences des données :

• Société française de statistique (SFDS)
• Groupement de recherche Masses de Données, Informations et Connaissances en Sciences (MaDICS)
• Groupement de recherche MASCOT-NUM
• Welcome to the jungle

Février 2024

• Université Côte d’Azur: Accounting for brain electrical stimulation in reinforcement learning
• LabCom IRISER: Apprentissage transductif pour la détection d’objets sans exemple sur des images aériennes
• LabCom IRISER: Détection d’objets en few-shot basée sur un cross-transformer
• LabCom IRISER: Optimisation de l’alignement requête-support pour la détection d’objets de petite taille en apprentissage few-shot sur des images aériennes

Janvier 2024

• EDF Paris Saclay : Inférence statistique bayésienne pour estimer la fiabilité des composants matériels et logiciels des réseaux électriques
• Université de Haute Alsace (campus of Mulhouse): Optimal transport: structure and stability
• Sorbonne University, LIP6, LCQB: Causal discovery in complex data
• INSA-Rouen/LPSM-Paris: Développement et étude d’une version streaming d’un algorithme de Newton stochastique universel
• EDF, Certification d’algorithmes de simulation et d’estimation d’événements rares : analyse de mesures de risques adaptées et application à des systèmes industriels critiques

Décembre 2023

• (stage+thèse) EDF, Quantification d’incertitude dans les r´eseaux de neurones pour des applications critiques
• Inria Nancy, Inférence de noyaux de fragmentation, contacts : Antoine Lejay Antoine.Lejay@univ-lorraine.fr, Madalina Deaconu madalina.deaconu@univ-lorraine.fr
• (stage + thèse) Université Sorbonne Paris Nord / Paris Saclay, deep clustering
• (stage + CDD/CDI) Public Health Expertise, Data Analyst en épidémiologie et santé public, contact : alexandre.vimont@ph-expertise.com
• Laboratoire d’Informatique et Systèmes (LIS), Campus de Luminy. Création de systèmes d’aide à l’annotation temps réel des dossiers patients hospitaliers à partir de données multimodales. Encadrement: Noël Novelli, Laure Berti-Equille, Quentin Marcou
• Laboratoire Sciences économiques et sociales de la santé & traitement de l’information médicale (SESSTIM), Campus Timone, Utilisation des méthodes d’IA sur les données hospitalières de la pharmacie clinique pour l’identification automatique des erreurs de prescriptions médicamenteuses Encadrement: Jean Charles Dufour, Quentin Marcou
• Université Clermont Auvergne, Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal. Extension d’une modélisation Poisson Log-Normal, appliquée à l’étude de l’émergence de maladies intestinales chez les jeunes ruminants
• Université Paris-Saclay, Generative Model for multivariate time series. Application on aircraft engine (+ thèse CoFund) Detection of electric arcs using physics-informed neural networks
• Inrae Palaiseau, Improving inference of Poisson log-normal models with normalizing flows
• Inria Montpellier, Estimation Bayésienne de la dynamique spatiale d’invasion en combinant observations opportunistes et standardisées
• (stage+thèse) IMAG Montpellier, Modèles graphiques pour les extrêmes
• SCAI IHU Ican, anonymisation de données de cardiologie
• (stage+thèse) Inria Nice, how to aggregate deep ensembles
• (stage+thèse) Inria Nice, learning why missing values are missing
• Safran, Maturation d’un algorithme d’IA pour le NLP
• Air liquide, Quantification d’incertitudes
• Air liquide, Optimisation des échangeurs
• INSERM, Estimating a difference in restricted mean survival time in cluster randomized trials using pseudo-values regression with covariate adjustment
• LISN, Deep reinforcement learning
• LPSM, Processus de Hawkes
• CEFREM Perpignan, Application de méthodes de décomposition et de réduction de ces données temporelles en modes à l’océanographie
• Institut Élie Cartan de Lorraine (site de Nancy), Inférence de systèmes de vote et d’accord de principe, applications au traitement automatique des langues

Novembre 2023

• LPSM Sorbonne Université, Algorithmes stochastiques pour la statistique robuste
• EDF, Interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique pour expliquer les prévisions de consommation électrique
• Sia Partners, Consulting en data science
• LPSM Sorbonne Université, Set-valued classification under fairness constraints
• LIRMM Montpellier, Modélisation statistique et apprentissage profond pour les données ponctuelles massives de biodiversité
• LRCS Amiens, Analyse Deep Learning de séries temporelles multi-variées avec incorporation des mécanismes d’attention pour le traitement des données dans le domaine des batteries Li-ion
• TerrOïko, Deep-learning pour le traitement de pièges photographiques (détection et identification d’espèces)
• INRA Jouy-en-Josas, unité MAIAGE,

Octobre 2023

• CEA, Approximation variationnelle de lois a priori de r ́ef ́erence en inf ́erence bayésienne

• (stage+thèse) INRAE Avignon et/ou Montpellier, Méthodes d’apprentissage statistique pour comparer et classer les événements climatiques extrêmes

• (stage+thèse) INRAE Avignon et/ou Mines-Paris Fontainebleau, Modélisation des épisodes d’événements extrêmes sur graphes

• INRAE, Métamodélisation pour la sélection de variables en grande dimension dans les modèles non linéaires à effets mixtes complexes

• IFPEN - Inria

• INRAE Jouy-en-Josas, Microbial ad computational ecology

• INRAE Aix-Le-Tholonet (13), Sécheresses agricoles, sécheresses hydrologiques et feux de forêt : identification de co-variabilités et perspectives pour la gestion des risques multiples

• QueensField AI Technologies

• MAIAGE INRAE, Predicting Microbial Community Interactions using Physics Informed Neural Networks

• (stage+thèse) CEA et ENSAI, Uncertainty quantification for the closure modeling of the turbulent Reynolds stress tensor

• (stage+thèse) ONERA et Institut de Mathématiques de Toulouse, Estimation d’indices de Shapley à l’aide d’auto-encodeurs pour l’analyse de sensibilité fiabiliste

• INRAE & SIAAP, Modéliser les émissions de protoxyde d’azote avec des approches d’apprentissage

• Quantaflow, Stage Chargé d’études

• INRAE, Jouy-en-Josas, Statistique appliquée à la biologie dans le domaine de l’écologie microbienne

• L’Oréal, Modèle bayésien en toxicologie systémique

• Airparif, 3 offres de stage en modélisation numérique, analyse de données, intégration de données

Septembre 2023

• UMR Decod Rennes, Atlantic salmon under climate change. Understanding the influence of growth in demographics and population dynamics
• Ifremer Brest, Quantifier l’influence des habitats biogéniques sur la biodiversité côtière via une approche de modélisation statistique

Février 2023

• Noveocare, Data analyst
• IFPEN (IFP Energies nouvelles), Mesure 3D d’un champ de houle assistée par apprentissage, à l’aide d’un radar à bande X couplé à des observations aéroportées par drone (english) (français)
• SNCF, Data analyst
• Nantes Université, Etude de la variabilité des données de marche issues d’un système de capteurs de mouvement
• INRAE, Analyse discriminante pour données de comptage multivariées : approche linéaire, quadratique et régularisée
• CEA Saclay: Implicit neural representations (INRs) via spatially localized Fourier-type features (english) (français)

Janvier 2023

• IFPEN (IFP Energies nouvelles): Inversion d’images radar pour la reconstruction de champs de vagues
• IFPEN (IFP Energies nouvelles): Réseau de neurones bayésien pour l’interprétation incertaine de données géophysiques
• Laboratoire de Mathématiques d’Orsay, Méthodes post hoc pour la génomique exploratoire
• Groupement Les Mousquetaires, Ingénieur Mathématique
• INRAE, 3 internship offers
• Datatorii, stage data
• INRAE Jouy-en-Josas, Processus de Hawkes : application en epidémiologie végétale
• INRAE Jouy-en-Josas, Modèle de régression auto-logistique spatio-temporel : application à la propagation d’une maladie des forêts
• QueensField AI Technologies (QF AI)
• INRIA Sophia-Antipolis, Quantifying the uncertainty of any algorithm handling missing values with a conformal procedure
• Université Sorbonne Paris Nord, Détection d’objets few-shot par visual transformers sur des images Aériennes
• EDF Lab, Mise en œuvre d’une stratégie d’échantillonnage préférentiel adaptatif pour l’étude de la fiabilité

Décembre 2022

• Université de Perpignan, Application de méthodes de décomposition et de réduction de ces données temporelles en modes à l’océanographie
• Université Sorbonne Paris-Nord, LIPN, Distributed Multi-Coclustering
• INRIA Sophia Antipolis, Marseille, Research data scientist intern : Machine learning-based data imputation and augmentation for prediction of response to immunotherapy?
• Find & Order, Débruitage de séries temporelles pour l’amélioration de la navigation inertielle
• Université de Savoie Mont-Blanc, Identification d’anomalies dans un processus épidémique par un réseau de neurone récurrent
• UTC Compiègne, Graph Neural Networks with Optimal Transport
• LAMA Université Gustave Eiffel / LAGA Sorbonne Paris Nord, Statistique nonparamétrique pour des données directionnelles
• INRAE Jouy-en-Josas, Modélisation et estimation statistique d’un modèle Resource Balance Analysis (RBA) chez Arabidopsis Thaliana

Novembre 2022

• Sorbonne Université, LPSM, Stochastic algorithms for robust statistics
• (2 stages + 1 possibilité de thèse CIFRE) Wiremind, Machine Learning Research Railway Demand & Reinforced Learning AirFreight
• (stage + possibilité de thèse) Sorbonne Université, LPSM, Latent data models and Variational inference for microbiota structure analysis
• MIA Paris Saclay, Introduction de dépendance dans le modèle Poisson lognormal
• Inria Sophia Antipolis, Deep Generative Models for the Joint Analysis of Networks and Continuous data
• (stage+thèse) IMT Toulouse, Additive constrained Gaussian processes in high dimension
• INRAE Avignon, Générateur stochastique de champs de précipitation spatio-temporels à l’échelle nationale et au pas de temps journalier
• INRAE, Modélisation et estimation statistique pour l’analyse de la variabilité de la réponse au virus de la sharka chez l’abricotier
• INRAE, Optimisation multi-critère et estimation en présence d’aléa
• (stage + thèse) Safran, Group input identification based on the random forests for grouped inputs algorithm: application on aircraft engine data.
• LPSM Sorbonne Université, ML & données manquantes
• (stage + thèse) Inria Paris, Learning Theory and the Theory of Incentives
• MACSF, Gestionnaire des Risques
• SNPN – Réserve naturelle nationale du Lac de Grand Lieu, Variation d’abondance des populations d’oiseaux communs du lac de Grand Lieu (tendances, analyse des effets locaux et construction d’indicateurs)
• Université de Versailles, Handling missing values with self-attention
• (stage + thèse) INRIA & ENS Lyon, Alternative algorithms to MCMC methods for the simulation of the Ising model

Octobre 2022

• (stage + thèse) INRIA Université Côte d’Azur, AI models hybridizing machine learning and argumentation to counter online misinformation and cyberbullying
• ANSES Lyon, Stagiaire « Biostatistique » sur projet IOCAP (Identification Optimisée des Clusters de salmonelles sur la chaîne Alimentaire - Preuve de concept)
• ANSES Lyon, Cartographie du risque West Nile Virus en Europe à partir de méthodes de machine learning
• Laboratoire de biologie et modélisation de la cellule, Lyon, Graph-Based non-linear dimension reduction for single cell transcriptomics
• Laboratoire de biologie et modélisation de la cellule, Lyon, Enriching Kernel-Based testing for single cell transcriptomics
• Banque centrale européenne, Traineeship in Forecasting and Policy Modelling
• AXA, Risk manager (épargne individuelle)
• AXA, Risk manager (prévoyance et santé)
• Université de Caen, Traitement et analyse de données acoustiques en écologie alpine
• INRAE, Etude comparative de lois a priori bayésiennes pour la sélection de variables dans les modèles non linéaires à effets mixtes
• INRAE, Processus de points spatiaux séquentiels et application à la surveillance épidémiologique
• Office Français de la Biodiversité, Déterminants spatio-temporels de l’utilisation des pâtures par les bouquetins du massif du Bargy
• Institut Mathématique de Bordeaux, Modélisation statistique de la distribution spatiale de populations animales à partir de multiples jeux de données, appliquée aux papillons
• Caisse d’épargne, Montrouge, Data scientist
• Caisse d’épargne, Montrouge, Data scientist
• International Agency for Research on Cancer, Lyon, Dimensionality reduction for metabolomics data in the EPIC cohort
• INSA Toulouse, LAAS, Considering symmetries in clustering methods: Application to the study of biomolecules

Septembre 2022

• Sia partners, Consultant en data science
• Société de Calcul Mathématique, Data scientist
• Société de Calcul Mathématique, Ingénieur mathématicien

Juin 2022

• Sogécap, compagnie d’assurance vie du Groupe Société Générale, Data scientist NLP / Computer vision

Mai 2022

• Université de Technologie Compiègne (UTC), Graph Neural Networks with Optimal Transport

Avril 2022

• EDF, Equilibre entre ressources électriques disponibles (production et achat) et débouchés avals (consommation et vente)
• Laboratoire Missioneo – NEWLIFE Group, Business Intelligence, mathématiques appliquées, data analysis, méthodes quantitatives, modélisation de séries temporelles et détection de ruptures
• INRIA Nancy, Université de Lorraine, Simulation de processus de diffusion singuliers et intelligence artificielle

Mars 2022

• CERMICS, Ecole des Ponts & EDF, Modélisation de la dépendance et analyse de sensibilité en dynamique sédimentaire
• London Business School, Forecasts of systemic crises and online learning
• Institut Gustave Roussy, Using clustering methods to describe the radiotherapy dose to the heart after treatment for a childhood cancer

Février 2022

• LAMA, Université UPEC, Modélisation et prévisions de la qualité des eaux usées en entrée d’une station d’épuration
• LIPN, Université Sorbonne Paris Nord, Stage en vision par ordinateur : One-Shot Object Detection
• LIPN, Université Sorbonne Paris Nord, Stage en vision par ordinateur : Benchemarking des algorithmes de détection d’objets sur DOTA
• Crédit Agricole CIB, analyse quantitative et data science
• Sorbonne Université, Evolutional Deep Neural Network (EDNN) for Resolution of High-Dimensional Partial Differential Equations

Janvier 2022

• Institut de Mathématiques de Toulouse, Theoretical guarantees for Gaussian and deep Gaussian processes and their approximations
• SNCF Voyageurs, Développement des modèles d’estimation de la fréquentation TER
• Ineris, Analyse statistique des déterminants du transfert des particules du sol vers l’air extérieur et intérieur
• Owkin, Data scientist intern
• Dassault Systèmes, ML pour système de recommandation
• Institut Pierre Simon Laplace (IPSL) et LIP6, Sorbonne Université (financements EUR et SCAI), stages climat & IA
  [liste] [sujets]
• APHP et Sorbonne Université, Using Machine Learning to develop a predictive risk algorithm of postoperative neurocognitive disorders
  [eng] [fr]
• Califrais, Machine learning pour le marché de Rungis,
• LIP6, Sorbonne Université, Causal discovery in complex data
• Sorbonne Université & INSERM, Discovering relations between the structure of metabolic networks and clinical phenotypes
• Laboratoire national de métrologie et d’essais, Modélisation par réseau de neurones à information physique, Application à la sécurité incendie

Décembre 2021

• Airparif, Développement d’un outil de validation automatique de données de qualité de l’air
• Servier, Early futility interim analysis using the Predictive Probability of Success based on primary and surrogate endpoints Bayesian Go/No-Go decision-making on study and portfolio level
• BPCE - LIPN, Université Sorbonne Paris Nord, Zero/Few shot learning appliqué à la classification de texte
• Inria, Université de Montpellier & INRAE Avignon, Développement d’un générateur stochastique de scénarios de précipitations extrêmes à haute résolution spatiale
• Sorbonne Université & CNAM, Quantum Chemistry and Artificial Intelligence
• INRAE & AgroParisTech, Graphe acyclique dirigé et inférence bayésienne pour identifier les sources alimentaires durables d’oméga-3 et de vitamine D
• Laboratoire d’Océanographie de Villefranche, Métrologie, statistiques, propagation d’incertitudes relatives à l’étalonnage de l’Underwater Vision Profiler
• CentraleSupélec, Bayesian optimization for computer simulations and inverse problems
• INP Toulouse, OrnithoScope: Vers une surveillance automatisée des populations d’oiseaux assistée par intelligence artificielle
• COSE, Optimisation et intégration d’algorithmes de détection d’objets dans un système embarqué
• Sorbonne Université IBPS, Développement des outils d’intelligence artificielle pour la prédiction de la germination des semences

Novembre 2021

• Institut de Mathématiques de Bordeaux, Identifiabilité des modèles démographiques ajustés à de multiples sources de données
• Sorbonne Université - LIP6 - Saint Antoine, Identification et classification par apprentissage machine de blastes leucémiques
• INRAE, Graphe acyclique dirigé et inférence bayésienne pour identifier les sources alimentaires durables d’oméga-3 et de vitamine D assurant une alimentation humaine saine et riche en ces nutriments
• Université de Montpellier, Converting math formula images to LaTeX encoding with machine learning
• Université de Montpellier, Benchopt for MCP and other sparse regression formulations
• Université de Montpellier, Hyperparameter tuning: calibrating MCP and other sparse regression formulations
• Université de Montpellier, AMP for MCP: Can early false detection be avoided with Minimax Concave Penalty?
• Onera, Toulouse, Estimation d’un domaine d’excursion par enrichissement adaptatif de modèles : application à la recherche d’un domaine de vol
• EDF, Prévision locale par filtre de Kalman
• Sorbonne Université, Prédiction de l’acidose métabolique fœtale pendant le travail par lecture automatisée du rythme cardiaque fœtal
• INRAE, Développement d’indicateurs de tendance temporelle de la fréquence ou de l’abondance de la flore forestière à partir des données de l’inventaire forestier de l’IGN
• INRAE, Plan de surveillance de la biodiversité terrestre et de la biodiversité forestière : quelle optimisation en présence de strates en fonction des niveaux d’autocorrélation spatiale et temporelle ?
• Data Intelligence Institute of Paris & Faculté de Pharmacie, Université de Paris, Transcriptomic Analysis using Intensive Randomization
• SNCF, Data Scientist/ Data Analyst
• Université de Lorraine, Analyse quantitative de la variabilité morphologique des diatomées : vers une approche automatique
• Institut Photovoltaïque d’Île-de-France, Internship : Machine learning applied to photovoltaic materials discovery
• Givenchy, CRM Monde F/H
• L2TI, Université Sorbonne Paris Nord, Self-supervised Learning for Few-shot Object Detection
• LIPN, Université Sorbonne Paris Nord, Les réseaux profonds pour les données temporelles multivariées. Application « Jumeau Numériques » sur les moteurs d’avion
• CEA, Paris-Saclay, Participation à la modélisation 3D aux volumes finis du phénomène du quench dans les aimants supraconducteurs
• INRAE Jouy-en-Josas, Modélisation jointe de données longitudinales et de survie en grande dimension. Application à la prédiction des effets des attaques de pyrale sur la floraison du maïs
• LPSM Sorbonne Université, Multiclass classification for multivariate Hawkes processes
• ISRN Cadarache, Modélisation du transfert du césium-137 dans l’Ardèche
• INRAE Lyon, Application de modèles joints de distribution à variables latentes aux variations spatiales large-échelle des assemblages d’invertébrés en cours d’eau

Octobre 2021

• Engie R&D, Deep Graph Representation Learning for Traffic Prediction
• Engie R&D, Object Detection and Recognition from Visual Documents
• INRAE Agrocampus Ouest, Evaluation multicritère des services et disservices rendus par une communauté d’arthropodes en milieu agricole basée sur des analyses trophiques moléculaires
• IFREMER Brest, Interactions within and between pelagic and benthic compartments in coastal ecosystems
• Laboratoire IBISC, Université Paris-Saclay (Evry), Apprentissage profond appliqué aux données transcriptomiques : « transfer learning, self-supervised, domain adaptation »
• INRAE/AgroParisTech/Université Paris-Saclay, Application du Deep Learning à la sélection génomique: Apprendre une nouvelle représentation des données génomiques
• eoltech, Toulouse, Retour d’expérience sur estimation pertes par effet de sillage de parcs éoliens en activité
• ESSEC, Experimental Lab and Faculty Data Manager
• IRIT, INSA Toulouse, Blind inverse problems in microscopy
• AGENIUM, INSA Toulouse, CNES, Deep correction of satellite vibrations for image and surface acquisition
• Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE-SUPAERO), Etude mathématique de méthodes d’échantillonnage préférentiel en grande dimension
• Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE-SUPAERO), Projection optimale pour l’échantillonnage préférentiel en grande dimension

Juin 2021

• IPVF, Machine learning applied to photovoltaic materials discovery

Mai 2021

• Agence nouvelle des solidarités actives (Ansa), Evaluation de projets
• Université Sorbonne Paris Nord, Détéction d’objets dans un contexte de données limitées : application à des images satellites

Février 2021

• INERIS, Machine Learning pour améliorer la modélisation de la qualité de l’air à l’échelle régionale
• Wastemy, Simulation et visualisation multi-agents de l’implantation d’un système traitement de déchets
• INRAE Grenoble, Traitement statistique d’enquêtes quantitatives
• Flowlity, Reinforcement learning

Janvier 2021

• Institut d’Écologie des Sciences de l’Environnement à Sorbonne Université et AgroParisTech, Robustness to sampling effects in ecological networks
• Baalbek Management & Sorbonne Université, Deep learning pour la prédiction du “state of health” des batteries Li-ion
• Laboratoire Chimie-Physique, Sorbonne Université, Accurate simulation of high-dimensional potential energy surfaces using artificial neural networks
• Université Sorbonne Paris Nord, Automatic Machine Learning Methods For Unsupervised Learning
• Saft - Total, Data Science
• Laboratoire de Mathématiques Appliquées de Compiègne, UTC, Identification dynamique des clusters d’individus en interaction avec application aux données de contact dans le contexte de l’épidémie de Covid-19
• Institut de Chimie et des Matériaux, Paris-Est, Génération de mailles cristallographiques pour le stockage d’énergie par apprentissage statistique
• Altametris, Valorisation du développement d’une solution de classification automatique de nuages de points LIDAR acquis par des vecteurs dynamiques en milieu ferroviaire
• IFP, Etude des approches pour le contrôle des fermes éoliennes par « apprentissage par renforcement »
• Université Sorbonne Paris Nord, Model-Based Multivariate Time Series Analysis Applications des tenseurs aléatoires en science des données et phénomènes de grande dimension

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