Réseaux de neurones appliqués à la gestion intelligente du trafic ferroviaire
Informations générales
| Référence |
2025/74 |
| Niveau de formation |
Bac+5 |
| Spécialité |
- Data and Software Engineering
- Data Science
- Génie Informatique
- Génie Logiciel
- Ingénierie des données et Informatique décisionnelle
- Intelligence Artificielle
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| Diplôme |
- Ingénieur
- Master
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| Lieu de travail |
Rabat |
| Date d’expiration |
12.12.2025 |
| Entité d’accueil |
PIC |
| Type de stage |
Stage pré-embauche |
| Période de stage |
4 mois |
| Mode de stage |
Présentiel |
| Nombre de postes |
1 |
Missions
- Collecter et structurer les données sur les événements de circulation ferroviaire.
- Effectuer le prétraitement, la normalisation et la préparation des données pour l’apprentissage.
- Concevoir et entraîner différentes architectures de réseaux de neurones adaptées au besoin.
- Évaluer les performances des modèles selon des métriques adaptées.
Compétences et connaissances requises
- Intelligence Artificielle : Python, RNNs, LLMs, NLP, RAG ;
- Analyse et prétraitement de documents textuels ;
- Analyse fonctionnelle et modélisation ;
- Développement des applications (Web, Mobile, Desktop) ;
- Gestion de version (Git, Github).
Objectif de stage
- Analyser et comprendre les données de circulation ferroviaire afin d’identifier les paramètres influençant le fonctionnement du système de circulation.
- Concevoir et entraîner un modèle de réseaux de neurones pour la modélisation et la prévision.
- Intégrer le modèle prédictif dans un système de gestion intelligente permettant une meilleure optimisation des décisions opérationnelles.