Stage Data Science Génération de données Wi-Fi sensing pour la géolocalisation indoor non supervisée F/H
votre rôle
Jusqu’à la fin des années 1990, les applications de géolocalisation étaient principalement utilisées comme aide à la navigation dans le domaine des transports (bateaux, avions, autos, ..), notamment en s’appuyant sur la technologie GPS de positionnement par satellites. Ce scénario a ensuite profondément évolué avec les réseaux de télécommunications (2G/3G/4G/5G, réseaux locaux sans fils Wi-Fi, ..) et les objets connectés qui ont ouvert le champ à de très nombreuses applications. Au-delà des services, l’information de géolocalisation des équipements connectés au réseau devient aussi une information fondamentale pour optimiser la gestion des ressources radio des réseaux et la qualité de l’expérience utilisateur. Dans le cas particulier de l’indoor et de solutions de géolocalisation grand public, nous avons également des contraintes fortes sur les coûts (objets connectés bas cout), sur la consommation et sur le respect de la vie privée qui conduisent à utiliser le Wi-Fi pour la géolocalisation. La géolocalisation indoor à partir du Wi-Fi a été abondamment traitée dans la littérature notamment avec les approches de fingerprinting. Toutefois il s’agit d’approches supervisées pas forcément pertinentes pour le grand public. Dans ce stage nous proposons d’étudier des approches alternatives non supervisées.
En tant que stagiaire, votre mission consistera dans un premier temps à automatiser (en code Python) la génération de données radios simulées en bandes Wi-Fi de type CSI (Channel State Information) à partir d’une liste d’images de plans d’habitats. Pour cela vous utiliserez un modèle radio open source (comme Sionna ou équivalent) et des outils déjà développés en interne concernant la vectorisation des images de plans. Dans un second temps, en collaboration avec une thèse, vous mettrez en œuvre des méthodes standards de réduction de dimension des données CSI vers de la 2D ou 3D, et les adapterez au problème de géolocalisation indoor non supervisée.
Ce stage s’inscrit dans le cadre de travaux de recherche et pourrait donner lieu à une publication scientifique. Vous serez encadré par nos experts en data science.
votre profil
Ce sujet vous demandera de faire preuve de curiosité et d’esprit d’analyse afin de comprendre les variables importantes, et d’évaluer les algorithmes pertinents. Vous serez rapidement amené à interagir avec nos chercheurs, ingénieurs et data scientists, et vous devrez être capable de synthétiser les discussions. Vos compétences en développement et en traitement de données seront sollicitées pour le travail de modélisation.
Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou Master 2, dans les domaines des mathématiques appliquées, de la Data Science, ou du développement. Vous avez de solides connaissances de Python, des librairies d’analyse de données, de traitement d’images et de Deep Learning (TensorFlow/PyTorch, OpenCV etc).
le plus de l'offre
Ce stage est une opportunité de travailler sur une problématique de recherche avancée. Vous pourrez développer vos compétences en Data Science en travaillant en particulier sur une grande variété d’algorithmes de réduction de dimensions.
entité
L’ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l’innovation d’Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l’humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l’écosystème digital mondial. Nous formons les expertes et les experts des technologies d’aujourd’hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité.
La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l’innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d’une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité…), les femmes et les hommes de Innovation sont à l’écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d’Orange un opérateur multiservices de confiance.