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)
  • Welcome to the jungle

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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M2 Statistique
M2 Statistique
Master Mathématiques et Applications

Formation en statistique mathématique, machine learning et data science