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STAGE – Application des modèles de blocs stochastiques à des réseaux dynamiques

Publish on : 24 September 2019

  • Place :
  • Contract type : Permanent
  • Kind of training :
  • Availability :

Depuis plus de 30 ans, ERCOM est un acteur français de référence dans la cyber sécurité et les réseaux de communication.

Fort de cette expertise dans la sécurité des données et leur traitement en temps réel, Ercom a créé en 2016 sa Business Unit (BU) Analytics, afin d’adresser de nouveaux marchés B2B (Business to Business). Sous un format startup interne, cette nouvelle BU développe des produits logiciels très largement inspirés par les innovations technologiques récentes en data science et machine learning.

 

Description

Sujet du stage : Application des modèles de blocs stochastiques à des réseaux dynamiques.

Les « stochastic block models » ont récemment reçu une attention importante dans l’analyse des réseaux sociaux. Ils ont été appliqués notamment à la détection de communautés, avec des extensions pour prendre en compte le recouvrement ou les évolutions des structures. Il existe de nombreuses formulations de ces modèles, et plusieurs défis se posent encore concernant leur estimation et la convergence des estimateurs. Pour ces raisons, l’adoption de ces modèles statistiques dans l’industrie est encore faible.

Le but de ce stage est d’explorer cette famille de modèles afin de les appliquer à des problématiques de détection de communautés et d’évènements dans des réseaux dynamiques.

Missions :

  • Rédiger un état de l’art des développements concernant les Stochastic Block Models.
  • Modéliser l’impact du temps sur la formation et la stabilité de communautés ou de cercles de relations dans un réseau social
  • Vérifier les critères d’applicabilités des tels modèles en fonction des jeux de données disponibles.
  • Implémenter et tester sur des données un algorithme de détection de formation de nouvelles communautés.

Lors de ce stage, vous intégrerez l’équipe data scientists et serez également amené à participer aux missions de l’équipe.

 

Qualifications

Formation souhaitée : Bac +4/5 spécialisation en mathématiques appliquées, statistiques souhaitée

Compétences requises :

  • Forte compétence statistique
  • Connaissance sur la théorie des graphes
  • Connaissances en Machine Learning (en particulier autour de la détection d’anomalies)
  • Base de programmation en R ou Python (ou autre)
  • Langue : Anglais technique obligatoire

 

Informations complémentaires

  • Lieu du stage : Vélizy-Villacoublay
  • Durée : 4-6 mois

CV + Lettre de motivation à xavier.vincelot@ercom.fr (en indiquant la référence : BDDS01)