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Enhancing AI-driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks Job Opening In Villeurbanne – Now Hiring INRIA


Job description

Contexte et atouts du poste

Contexte scientifique :


Avec l'urbanisation rapide depuis le milieu du 20e siècle, les villes ont connu une augmentation significative des défis tels que les embouteillages, la pollution et les modes de vie malsains.

Le vélo s'est imposé comme une alternative durable, entraînant une tendance mondiale au développement du vélo urbain.

Les systèmes de partage de vélos, en particulier, ont connu une croissance considérable, avec des milliers de vélos dans plus d'un millier de villes dans le monde.

Cette évolution vers des systèmes de transport intelligents (STI) a donné lieu à des approches innovantes telles que l'Internet des vélos (IoB-DTN).


L'IoB-DTN est un protocole de réseau tolérant aux retards (DTN) conçu pour les applications de l'internet des objets (IoT) dans les systèmes urbains de partage de vélos.

Il met l'accent sur l'agrégation des données, en tirant parti de la mobilité des vélos pour collecter et relayer les données de manière efficace.

Le protocole explore des stratégies d'agrégation de données spatiales, temporelles et spatiotemporelles, visant à optimiser le débit du réseau et à réduire la consommation d'énergie lors de la transmission des données.

Dans ce contexte, ce projet de recherche se concentrera sur la modélisation avancée des contacts pour comprendre et prédire les interactions entre les vélos et l'infrastructure urbaine afin d'améliorer les expériences de mobilité urbaine.

Mission confiée

Objectifs :


Notre objectif est d’améliorer l'analyse prédictive dans les réseaux de contact dynamiques grâce à des méthodologies basées sur l'IA, en se concentrant sur les réseaux urbains vélo-infrastructure.

Nous visons à développer et valider des modèles d'IA capables de prédire efficacement les interactions futures du réseau en analysant les données de contact historiques et en optimisant l'efficacité et la fiabilité du réseau.


Afin d’atteindre l’objectif de ce projet, nous envisageons une série de solutions d'apprentissage automatique pour relever les défis de l'analyse prédictive dans les réseaux de contact dynamiques, en particulier pour les réseaux vélo-infrastructure.

Nous utiliserons, entre autres, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM).

En effet, ces modèles sont bien adaptés à la prévision des contacts futurs sur la base de modèles temporels dans les données historiques.

Ils peuvent traiter efficacement des données séquentielles, ce qui les rend idéaux pour l'analyse des traces de contacts en fonction du temps.

Principales activités

Les principales tâches de l’ingénieur de recherche seront : 


- La collecte et le traitement des données : recueillir de nombreuses données sur les traces de contact à partir de « testbeds » existants de vélos urbains.

Cela inclut également le traitement et la préparation des données pour l'analyse, en veillant à ce qu'elles soient adaptées à la modélisation de l'IA.


- Le développement de modèles prédictifs : utiliser l'analyse des séries temporelles et les méthodes de prévision pour prédire les contacts futurs.


- La validation et le test des modèles : tester les modèles d'IA développés pour les réseaux vélo-infrastructure et évaluer les performances des modèles en fonction de paramètres clés tels que la précision, l'efficacité et la fiabilité.

Compétences

Compétences techniques requises : analyse de données, programmation Python.

Avantages

  • Restauration subventionnée

  • Transports publics remboursés partiellement

  • Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)

  • Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail

  • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)

  • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)

  • Accès à la formation professionnelle

  • Sécurité sociale
  • Rémunération

    2692 € brut / mois

    Required Skill Profession

    Computer Occupations


    • Job Details

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    486 Jobs in France
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    1 Jobs in Villeurbanne
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    Are You Looking for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks Job?

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    The Work Culture

    An organization's rules and standards set how people should be treated in the office and how different situations should be handled. The work culture at INRIA adheres to the cultural norms as outlined by Expertini.

    The fundamental ethical values are:

    1. Independence

    2. Loyalty

    3. Impartiapty

    4. Integrity

    5. Accountabipty

    6. Respect for human rights

    7. Obeying France laws and regulations

    What Is the Average Salary Range for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks Positions?

    The average salary range for a varies, but the pay scale is rated "Standard" in Villeurbanne. Salary levels may vary depending on your industry, experience, and skills. It's essential to research and negotiate effectively. We advise reading the full job specification before proceeding with the application to understand the salary package.

    What Are the Key Qualifications for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks?

    Key qualifications for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks typically include Computer Occupations and a list of qualifications and expertise as mentioned in the job specification. The generic skills are mostly outlined by the . Be sure to check the specific job listing for detailed requirements and qualifications.

    How Can I Improve My Chances of Getting Hired for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks?

    To improve your chances of getting hired for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks, consider enhancing your skills. Check your CV/Résumé Score with our free Tool. We have an in-built Resume Scoring tool that gives you the matching score for each job based on your CV/Résumé once it is uploaded. This can help you align your CV/Résumé according to the job requirements and enhance your skills if needed.

    Interview Tips for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks Job Success

    INRIA interview tips for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks

    Here are some tips to help you prepare for and ace your Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks job interview:

    Before the Interview:

    Research: Learn about the INRIA's mission, values, products, and the specific job requirements and get further information about

    Other Openings

    Practice: Prepare answers to common interview questions and rehearse using the STAR method (Situation, Task, Action, Result) to showcase your skills and experiences.

    Dress Professionally: Choose attire appropriate for the company culture.

    Prepare Questions: Show your interest by having thoughtful questions for the interviewer.

    Plan Your Commute: Allow ample time to arrive on time and avoid feeling rushed.

    During the Interview:

    Be Punctual: Arrive on time to demonstrate professionalism and respect.

    Make a Great First Impression: Greet the interviewer with a handshake, smile, and eye contact.

    Confidence and Enthusiasm: Project a positive attitude and show your genuine interest in the opportunity.

    Answer Thoughtfully: Listen carefully, take a moment to formulate clear and concise responses. Highlight relevant skills and experiences using the STAR method.

    Ask Prepared Questions: Demonstrate curiosity and engagement with the role and company.

    Follow Up: Send a thank-you email to the interviewer within 24 hours.

    Additional Tips:

    Be Yourself: Let your personality shine through while maintaining professionalism.

    Be Honest: Don't exaggerate your skills or experience.

    Be Positive: Focus on your strengths and accomplishments.

    Body Language: Maintain good posture, avoid fidgeting, and make eye contact.

    Turn Off Phone: Avoid distractions during the interview.

    Final Thought:

    To prepare for your Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks interview at INRIA, research the company, understand the job requirements, and practice common interview questions.

    Highlight your leadership skills, achievements, and strategic thinking abilities. Be prepared to discuss your experience with HR, including your approach to meeting targets as a team player. Additionally, review the INRIA's products or services and be prepared to discuss how you can contribute to their success.

    By following these tips, you can increase your chances of making a positive impression and landing the job!

    How to Set Up Job Alerts for Enhancing AI driven Predictive Analysis in Dynamic Contact Networks Positions

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