Stage Ingénieur Modélisation Hybride Hétérogène (Physique/ML) pour la prédiction de la QoS F/H
Orange recrute : Stage Ingénieur Modélisation Hybride Hétérogène (Physique/ML) pour la prédiction de la QoS F/H, CHÂTILLON. Level classe ce poste au niveau . Vous pouvez postuler chez Orange.
L’IA dans ce poste
Publication date : Nov 04, 2026, 4:20PM
Contract duration : 6 months
Le département Innovation in Radio and Environment (IREN) d’Orange Innovation recherche un(e) stagiaire motivé(e) pour contribuer au développement de modèles hybrides de nouvelle génération visant à prédire la Qualité de Service (QoS) dans les réseaux cellulaires 4G et 5G à grande échelle.
Objectif du stage :
Combiner des modèles physiques et le Machine Learning (ML) pour créer une prédiction fiable, interprétable et efficace de la QoS. Face à la complexité croissante des réseaux mobiles, la prédiction de la QoS en fonction du trafic est un défi majeur, notamment pour couvrir de vastes zones urbaines ou nationales. Les modèles physiques, explicables et robustes, manquent parfois de précision dans des configurations très diverses, tandis que les modèles ML offrent de bonnes performances mais nécessitent beaucoup de données et manquent d’interprétabilité.
Contexte et enjeux :
Orange souhaite développer un modèle hybride physique-ML hétérogène, exploitant une famille de modèles physiques paramétrés pour représenter la diversité des situations réseau, puis utilisant le ML pour corriger les écarts résiduels. Ce projet s’inscrit dans la continuité d’un stage réalisé en 2026, qui avait montré qu’un modèle hybride homogène (physique corrigé par ML) améliorait la prédiction tout en restant interprétable et peu gourmand en données. Le stage 2027 vise à étendre cette approche à un modèle hétérogène, intégrant plusieurs modèles physiques adaptés à différentes configurations réseau.
Les variations à considérer incluent notamment :
- Différentes configurations MIMO (nombre d’antennes).
- Hypothèses de disponibilité de l’information de canal : CSIR (récepteur seul) ou CSITR (émetteur et récepteur).
L’enjeu est de concevoir un modèle capable de sélectionner ou pondérer le modèle physique le plus pertinent selon la configuration locale, puis d’apprendre le résidu via ML. L’objectif est d’obtenir une meilleure précision, notamment dans des contextes de données rares, tout en conservant une forte interprétabilité — un avantage clé face à la complexité et à la consommation de données des modèles ML purs.
Missions principales :
- Prise en main et état de l’art : Comprendre le contexte scientifique, opérationnel, les données et outils d’Orange, et réaliser un état de l’art sur les approches hybrides pour la prédiction de la QoS.
- Construction de la famille de modèles physiques : Analyser et mettre en œuvre des modèles paramétrés représentant différentes configurations MIMO et hypothèses de connaissance du canal.
- Développement du modèle hybride hétérogène : Concevoir une stratégie de sélection ou de pondération du modèle physique adapté, puis développer un modèle ML pour corriger ses résidus.
- Validation et test : Évaluer les performances sur des réseaux simulés, puis comparer avec des mesures terrain lorsque disponibles.
- Communication et livrables : Documenter le travail (code Python, rapport, synthèse) et présenter le travail aux équipes d'Orange
Stage de 6 mois débutant idéalement en mars 2027.
Merci de préciser sur votre CV les informations suivantes :
- le nom de votre école / université
- la formation suivie / le domaine de vos études
- les dates de début et de fin de votre stage
- le rythme de votre stage en précisant les éventuelles périodes d’interruption
Vous êtes actuellement étudiant(e) en 3ème année d’école d’ingénieur ou en Master 2 universitaire, spécialisé(e) en :
- Télécommunications,
- Mathématiques appliquées,
- Informatique,
- Data science,
- ou disciplines voisines.
Vos compétences techniques
- Solides connaissances en réseaux cellulaires (4G/5G, idéalement MIMO).
- Bonne maîtrise des concepts de modélisation et/ou de Machine Learning.
- Compétences en programmation, notamment en Python.
- Intérêt pour les approches combinant modèles physiques, statistiques et apprentissage.
- Anglais courant (lu, écrit, parlé).
Vos soft skills
- Votre autonomie, votre rigueur et votre esprit d’analyse seront des atouts majeurs pour réussir dans ce stage.
- Votre capacité à travailler en équipe, à communiquer clairement et à partager vos résultats sera également essentielle pour votre intégration et votre réussite au sein de l’équipe.
Perspectives : intégrez un acteur majeur de l’innovation
Ce que vous allez aimer en réalisant ce stage :
Acquérir une expérience significative au sein d’un groupe international leader dans le secteur des télécommunications.
Développer vos compétences sur des sujets d’avenir à l’interface entre radio mobile, modélisation mathématique et intelligence artificielle.
Évoluer dans un environnement de travail dynamique, innovant et scientifiquement stimulant.
Et en plus : ce stage pourra ouvrir des perspectives dans les domaines de la recherche et innovation, de la modélisation de performance réseau, de la data science appliquée aux télécommunications, ou encore des réseaux mobiles du futur.
L'indemnité mensuelle brute de stage proposée est comprise entre 933 et 1680 euros selon votre niveau d'études en cours.
A cela s'ajoutent l'accès aux Activités Sociales et Culturelles proposées par votre Comité Social et Économique, 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.
Au sein d'Orange Innovation, vous intégrez le département Innovation in Radio and Environment (IREN).
Ce département est en charge de définir l'évolution des technologies radio des réseaux mobiles d'Orange, de l’environnement technique et de l’énergie pour les réseaux, ainsi que de la modélisation de prises de décision dans les domaines réseau et business.
En particulier, l'équipe est en charge de la définition et de l’évaluation des choix techniques en matière d’architecture du réseau d’accès et de son évolution vers la virtualisation et la cloudification des fonctions du RAN, ainsi que de l’ouverture des interfaces.
Ces analyses et études sont aujourd'hui concentrées sur la 5G et ses prochaines évolutions.
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 Ingénieur Modélisation Hybride Hétérogène (Physique/ML) pour la prédiction de la QoS F/H chez Orange obtient la note de 90 sur 100 pour la part d’IA dans le travail quotidien. Niveau retenu : Construit l’IA. Le métier consiste à construire des systèmes d’IA. Le niveau mesure l’IA dans le poste, pas l’ancienneté.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● 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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