Stage 6 mois - Conception et réalisation d'un système fast zapping pour une app TV F/H
Orange recrute : Stage 6 mois - Conception et réalisation d'un système fast zapping pour une app TV F/H, CESSON-SÉVIGNÉ. Level classe ce poste au niveau . Vous pouvez postuler chez Orange.
L’IA dans ce poste
Publication date : Nov 05, 2026, 4:39PM
Contract duration : 6 months
Orange est le leader de la distribution TV en France, avec 6 millions de foyers, depuis près de vingt ans. Nous recherchons un ou une stagiaire en développement logiciel pour rejoindre notre équipe et améliorer notre solution de lecture vidéo web en réduisant le temps de changement de chaîne, également appelé « délai de zapping ».
L’objectif principal du stage est de réaliser un prototype permettant de réduire le délai de changement de chaîne lors de la diffusion vidéo en direct.
Missions principales
- État de l’art et étude bibliographique sur les protocoles de diffusion vidéo web à faible latence : CMAF, HLS-LL, etc.
- Réalisation d’une preuve de concept (PoC) permettant de démontrer et de mesurer la réduction du délai de changement de chaîne.
- Intégration dans la solution existante : comprendre et intégrer les composants essentiels à la faible latence. Cette mission comprendra du développement, du débogage et de la résolution collaborative de problèmes.
- Exploration algorithmique : étudier et expérimenter différents algorithmes, solutions et paramètres afin de trouver un compromis entre délai de zapping, latence et qualité vidéo.
- Résolution collaborative de problèmes : travailler en étroite collaboration avec des ingénieurs expérimentés pour relever les défis techniques, proposer des solutions et contribuer à l’architecture globale du système.
- Mesure de la qualité d’expérience vidéo (QoE).
References:
O’Hanlon, Piers, Melissa Darragh, Ryan McCartney, Stephen Perrott, and Chris Poole. ‘A Public Low Latency Streaming Trial’. Proceedings of the 5th Mile-High Video Conference (New York, NY, USA), MHV ’26, février 2026, 119–25. https://doi.org/10.1145/3789239.3793281.
Zhang, Bo, Thiago Teixeira, and Yuriy Reznik. ‘Performance of Low-Latency DASH and HLS Streaming in Mobile Networks’. SMPTE Motion Imaging Journal 131, no. 7 (2022): 26–34. https://doi.org/10.5594/JMI.2022.3180777
O’Hanlon, Piers, and Adil Aslam. ‘Latency Target Based Analysis of the DASH.Js Player’. Proceedings of the 14th ACM Multimedia Systems Conference (New York, NY, USA), MMSys ’23, juin 2023, 153–60. https://doi.org/10.1145/3587819.3590971.
Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2, avec de solides connaissances en informatique et en génie logiciel.
Une expérience des technologies de streaming vidéo constitue un atout important.
Compétences techniques
- Solides compétences en programmation TypeScript, en frameworks JavaScript et en outils de compilation et de construction frontend.
- Compréhension des protocoles et concepts de streaming adaptatif, notamment HLS et DASH.
- Connaissance des réseaux de diffusion de contenu (CDN), des mécanismes de mise en cache et des réseaux de distribution.
- Capacité à apprendre rapidement et à s’adapter à de nouvelles technologies et à de nouveaux concepts.
- Autonomie, motivation et esprit d’initiative dans les activités de recherche et développement.
- Connaissances de base des API MSE/EME et de l’intégration des systèmes de gestion des droits numériques (DRM).
- Qualités et prérequis complémentaires :
- Vous lisez et écrivez en anglais.
- Vous aimez comprendre des algorithmes complexes et des articles scientifiques.
- Vous appréciez de travailler dans un domaine en évolution rapide
L'indemnité mensuelle brute de stage proposée est comprise entre 1 261,26 et 1 621,62 euros selon votre niveau d'études en cours.
À cela s’ajoutent l’accès aux activités sociales et culturelles proposées par votre comité social et économique , l’accès au restaurant d’entreprise ou aux titres-restaurant, ainsi que la prise en charge à hauteur de 50 % de votre abonnement au transport en commun.
Afin de pouvoir étudier votre candidature, nous avons besoindesinformations suivantes :le nom de l'école dans laquelle vous êtes inscrit(e) pour la rentrée 2026, le nom du diplôme préparé, l'année du diplôme et vos dates de début de stage et durée.
Orange Innovation a pour mission de développer la valeur de l’IT pour les pays, de produire efficacement en recherche, anticipation et delivery les innovations génératrices de business pour le Groupe, et d’être proactive dans le développement de la culture software du Groupe.
Le département « Entertainment services » de la Direction Fonctionnelle Home a pour ambition d'imaginer, de construire et de délivrer les services de divertissement et les services immersifs pour l’ensemble des clients Orange avec une expérience utilisateur optimale.
L’équipe OTTAWA (Over The Top Anywhere Web Applications) a pour mission la production des services de divertissement basées sur des technologies issues du web, dans une logique de diffusion multi-écrans.
C’est le centre d’expertise de la conception web et Android des services de divertissement.
Desired start date : Feb 01, 2027, 12:00AM
At Orange, only your skills matter.
Regardless of your age, gender, background, origin, religion, sexual orientation, disability, neurodiversity, or appearance, we actively encourage diversity within our teams, as it is a collective strength and a driver of innovation.
Orange is a disability-inclusive employer: please feel free to let us know about any specific needs you may have.
Comment nous classons cette offre
Stage 6 mois - Conception et réalisation d'un système fast zapping pour une app TV F/H chez Orange obtient la note de 35 sur 100 pour la part d’IA dans le travail quotidien. Niveau retenu : Peu d’IA. L’IA ne fait pas partie du travail. Le niveau mesure l’IA dans le poste, pas l’ancienneté.
Little AI. AI is not part of the work.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.
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