Stage Data Scientist F/H - Observatoire de la qualité de service Wi-Fi à la maison
Orange recrute : Stage Data Scientist F/H - Observatoire de la qualité de service Wi-Fi à la maison, BELFORT. Level classe ce poste au niveau . Vous pouvez postuler chez Orange.
L’IA dans ce poste
Publication date : Nov 09, 2026, 11:22AM
Contract duration : 5 months
Avec Trust the future, Orange fait de la proximité client sa première ambition : la qualité du Wi-Fi domestique en est l'un des premiers leviers.Ce levier bute sur un écueil concret : la couverture du logement, et le placement des équipements dans l'écosystème domestique.Un seul routeur pour toute la maison dans un tiers des foyers ; des répéteurs installés au hasard d'une prise disponible ; d'autres, trop proches du routeur, qui dégradent le réseau au lieu de l'améliorer.
L'objectif de ce stage est de concevoir et d'alimenter un observatoire de la qualité de service Wi-Fi domestique à partir de données générés par les livebox et les répéteurs, dans le respect de la vie privée : diagnostiquer les problèmes de couverture réellement vécus par les foyers, et les transformer en recommandations actionnables - meilleur placement d'un équipement existant, équipement manquant, configuration à corriger - pour améliorer significativement l'expérience client, à l'échelle des millions de foyers équipés par Orange.
Le stage couvrira trois directions, approfondies et priorisées avec le stagiaire :
Détecter les répéteurs non fournis par Orange, majoritaires dans les logements anciens et invisibles des outils actuels, à partir des mesures radio de la Livebox.
Caractériser l'écosystème Wi-Fi de chaque foyer : répéteurs déjà installés, leur placement, et les configurations paradoxales comme un répéteur Ethernet mal placé.
Construire un diagnostic par foyer : une typologie des situations - sans répéteur, mal placé, trop de répéteurs - avec le gain de qualité attendu pour chacune.
Le/la stagiaire qualifiera les données mobilisables sur notre environnement cloud, développera les modèles statistiques et de machine learning du diagnostic, et évaluera leurs résultats : d'abord hors ligne, puis par un test terrain sur une cohorte de foyers volontaires, qui mesurera l'impact réel des recommandations. En lien étroit avec des ingénieurs spécialistes du Wi-Fi, il/elle produira indicateurs, segmentation et recommandations, socle des futures industrialisations par les métiers.
Vous préparez un diplôme d'ingénieur ou Master 2, dans les domaines des mathématiques appliquées, de la Data Science ou de l'informatique. Vous avez de solides connaissances en Python et êtes à l'aise avec son écosystème de librairies pour le traitement et l'analyse de données (NumPy, SciPy, Pandas) et pour le machine learning (Scikit-Learn). La curiosité pour les systèmes et les réseaux (TCP/IP, Wi-Fi) est un plus très apprécié - aucune connaissance préalable en radio n'est exigée. Une première expérience d'un environnement cloud (GCP, AWS, Azure) et un intérêt pour les enjeux éthiques et de confidentialité des données seront valorisés. Nous attendrons de vous de la rigueur scientifique, de la curiosité pour les données et des aptitudes à la recherche expérimentale.
Ce sujet vous placera à l'intersection de la data science et des technologies de réseaux sans fil, sur un problème que chacun ressent chez soi. Vous travaillerez sur des données d'opérateur uniques par leur ampleur et leur granularité - le réseau vu de l'intérieur - encadrées par une expertise reconnue. Le stage vise un impact mesurable, au cœur du plan stratégique du groupe Orange « Trust The Future » : un diagnostic validé sur le terrain, des solutions susceptibles d'être industrialisées pour améliorer la qualité perçue par des millions de clients. Vous interagirez régulièrement avec nos ingénieurs radio, nos data scientists et les équipes produit, et vos contributions pourront
donner lieu à des activités de valorisation (publications, poursuites en thèse).
Vous rejoindrez les équipes d'Orange Innovation Networks, un pôle stratégique au cœur de la recherche et du développement chez Orange. C'est ici que nous imaginons et construisons les réseaux de demain, en explorant des technologies de pointe pour transformer la manière dont les données sont utilisées. Plus spécifiquement, vous intégrerez une équipe de data scientists spécialisée dans le traitement et la valorisation des données d'opérateur. Le réseau fixe d'Orange relie et équipe des millions de foyers : livebox, répéteurs Wi-Fi, objets connectés, qui génèrent chaque jour une signalisation riche et continue. Nos équipes en exploitent le potentiel pour mieux comprendre et améliorer la qualité d'expérience des clients, dans un cadre rigoureux de protection de la vie privée, avec des expertises reconnues en data science, anonymisation et conformité RGPD. Vous serez pleinement immergé(e) au sein d'une équipe dynamique de data scientists et d'ingénieurs passionnés, avec un accompagnement technique et métier rapproché.
Desired start date : Mar 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 Data Scientist F/H - Observatoire de la qualité de service Wi-Fi à la maison chez Orange obtient la note de 65 sur 100 pour la part d’IA dans le travail quotidien. Niveau retenu : Travaille sur l’IA. Le travail quotidien porte sur des produits d’IA, sans construire le modèle. Le niveau mesure l’IA dans le poste, pas l’ancienneté.
Works on AI. The daily work is on AI products, without building the model.
- ●●●● 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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