Stage Développement d'une méthode adaptative de discrétisation pour la régression supervisée F/H

Publication date : Nov 06, 2026, 2:39PM

Contract duration : 6 months

Ce stage a pour objectif de concevoir et d’évaluer une approche de régression supervisée, basée sur une discrétisation adaptative de la variable cible. L’approche consiste à analyser la distribution marginale de la cible afin de définir des classes pertinentes, puis à utiliser des techniques de classification probabiliste ordinale pour modéliser la relation entre les variables explicatives et la cible. La reconstruction de la variable continue sera assurée par une procédure de régression monotone.

Le stagiaire sera amené à développer des algorithmes d’estimation, à réaliser des expérimentations comparatives avec des méthodes existantes, et à analyser la performance et la robustesse de la méthode proposée.

· Le profil souhaité est BAC +4 ou +5, Master Industriel (ou recherche) statistiques et/ou informatique et/ou ou école d'ingénieur.

· Les connaissances en Python, Scikit-learn … sont indispensables

· Des connaissances minimales en statistiques, mathématiques et/ou apprentissage statistique sont indispensables.

· Intérêt pour les aspects applicatifs et théoriques du sujet.

L'indemnité mensuelle brute de stage proposée est comprise entre 1550€ et 1700€ euros pour un profil niveau BAC+5.
A cela s'ajoutent l'accès aux Activités Sociales et Culturelles proposées par votre Comité Social et Economique, l'accès subventionné au restaurant d'entreprise ou aux titres restaurant, ainsi que la prise en charge à hauteur de 50% de votre abonnement aux transports en commun.

l'équipe PROF estcomposée de chercheurs en Machine Learning et de Data Scientists dans une direction d’innovation.

Desired start date : Apr 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.
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