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Stage - Ingénieur R&D : plateforme de maintenance prédictive pour HPC H/F - Grenoble
Rhône Alpes, Grenoble (38000) - Référence : 497264-42273753
Mis en ligne le 21 février 2024 par Rosalie Calvert (+ d'offres)
Atos France
Type de contrat :Stage
Métier :Chercheur en informatique
Type d'entreprise :SSII
Localisation :Rhône Alpes, Grenoble (38000)
Salaire :de 19 000 €/an à 20 000 €/an
Télétravail :Pas de télétravail
Poste à pourvoir
Contexte :
Au sein du groupe R&D, l?équipe Proactive Maintenance conçoit des solutions logicielles de prédiction de défaillances pour les datacenters et le HPC (clusters de calcul hautes performances). Le savoir-faire de l?équipe est centré autour des technologies de Machine Learning, de Deep Learning, ainsi que des composants Big Data et HPC permettant de mettre en ?uvre une solution d?IA complète sous forme de produit logiciel.
Dans ce contexte, nous recherchons un stagiaire pour étendre les capacités de notre produit afin de bénéficier de nouveaux plugins pour l?ingestion de données et proposer un mécanisme de notifications pour les sorties de nos modèles d?IA. Mission Proactive Maintenance permet de réaliser des modèles d?IA. Ces modèles d?IA sont entrainés à partir de données stockées dans des bases de données timeseries et produisent des rapports d?incidents qui peuvent faire l?objet de notifications.
Missions :
L?objectif de ce stage est de produire des plugins et des mécanismes d?extension sur les différentes entrées et sorties de notre outil. Proactive Maintenance permet actuellement d?accéder et d?ingérer des données provenant de bases comme Influx 1.8, Prometheus ou encore Thanos.
Nous souhaitons ajouter le support des bases Influx 2 et supérieures pour lesquelles le langage de requête a fortement évolué (InfluxQL -> Flux). Ce nouveau plugin d?accès aux données devra répondre à des contraintes fortes de performance et de sécurité. Un benchmark de ce nouveau plugin devra être réalisé sur les différentes sources de données utilisées au sein de l?équipe. Concernant la notification de nos rapports d?incidents, nous souhaitons mettre en place un mécanisme évolutif permettant à l?utilisateur final d?activer ou non les notifications pour un modèle donné et de choisir le canal de sortie. Dans le cadre de ce stage, 2 canaux distincts seront à prendre en compte.
Des propositions d?architecture devront être faites à l?équipe pour que la solution technique soit intégrable dans notre produit. Dans ce cas, le cadre de développement sera conforme aux exigences de qualité : Test unitaires, documentation sphinx, intégration continue avec GitHub Actions et vérification de code avec SonarQube.
Au sein du groupe R&D, l?équipe Proactive Maintenance conçoit des solutions logicielles de prédiction de défaillances pour les datacenters et le HPC (clusters de calcul hautes performances). Le savoir-faire de l?équipe est centré autour des technologies de Machine Learning, de Deep Learning, ainsi que des composants Big Data et HPC permettant de mettre en ?uvre une solution d?IA complète sous forme de produit logiciel.
Dans ce contexte, nous recherchons un stagiaire pour étendre les capacités de notre produit afin de bénéficier de nouveaux plugins pour l?ingestion de données et proposer un mécanisme de notifications pour les sorties de nos modèles d?IA. Mission Proactive Maintenance permet de réaliser des modèles d?IA. Ces modèles d?IA sont entrainés à partir de données stockées dans des bases de données timeseries et produisent des rapports d?incidents qui peuvent faire l?objet de notifications.
Missions :
L?objectif de ce stage est de produire des plugins et des mécanismes d?extension sur les différentes entrées et sorties de notre outil. Proactive Maintenance permet actuellement d?accéder et d?ingérer des données provenant de bases comme Influx 1.8, Prometheus ou encore Thanos.
Nous souhaitons ajouter le support des bases Influx 2 et supérieures pour lesquelles le langage de requête a fortement évolué (InfluxQL -> Flux). Ce nouveau plugin d?accès aux données devra répondre à des contraintes fortes de performance et de sécurité. Un benchmark de ce nouveau plugin devra être réalisé sur les différentes sources de données utilisées au sein de l?équipe. Concernant la notification de nos rapports d?incidents, nous souhaitons mettre en place un mécanisme évolutif permettant à l?utilisateur final d?activer ou non les notifications pour un modèle donné et de choisir le canal de sortie. Dans le cadre de ce stage, 2 canaux distincts seront à prendre en compte.
Des propositions d?architecture devront être faites à l?équipe pour que la solution technique soit intégrable dans notre produit. Dans ce cas, le cadre de développement sera conforme aux exigences de qualité : Test unitaires, documentation sphinx, intégration continue avec GitHub Actions et vérification de code avec SonarQube.
Profil recherché
Niveau d'études souhaité : Bac + 5
Expérience souhaitée : 6 mois - 1 an
Profil :
Ingénieur(e) en dernière année de cycle (5ème année) ou équivalent en mathématiques appliquées, intelligence artificielle, dynamique, rigoureux(se), esprit d'équipe, pro-actif(ve) et créatif(ve), curieux(se), autonome et doté(e) d'une bonne capacité de communication/documentation, vous disposez de bonnes compétences/connaissances sur les technologies et domaines suivants :
* Java ;
* Conteneurisation (Docker, Kubernetes) ;
* Environnement de travail virtualisé sous Linux ;
* Pratique des tests unitaires et de l?intégration continue ;
* A l?aise avec la méthode Scrum/Agile.
Durée du stage : 6 mois.
Expérience souhaitée : 6 mois - 1 an
Profil :
Ingénieur(e) en dernière année de cycle (5ème année) ou équivalent en mathématiques appliquées, intelligence artificielle, dynamique, rigoureux(se), esprit d'équipe, pro-actif(ve) et créatif(ve), curieux(se), autonome et doté(e) d'une bonne capacité de communication/documentation, vous disposez de bonnes compétences/connaissances sur les technologies et domaines suivants :
* Java ;
* Conteneurisation (Docker, Kubernetes) ;
* Environnement de travail virtualisé sous Linux ;
* Pratique des tests unitaires et de l?intégration continue ;
* A l?aise avec la méthode Scrum/Agile.
Durée du stage : 6 mois.
Description de la société
Eviden regroupe les activités Digital, Cloud, Big Data et Sécurité d?Atos et sera un leader international d?une transformation numérique fiable, durable et basée sur les données. Acteur clé du numérique de prochaine génération et leader mondial du cloud, du calcul avancé et de la sécurité, Eviden fera bénéficier de son expertise l?ensemble des secteurs d?activités, dans plus de 53 pays. L'orchestration de technologies de pointe sur l'ensemble du continuum numérique, combinée à l?expertise de ses 57 000 talents, permettra à Eviden d'étendre le potentiel des solutions à la disposition des entreprises et des autorités publiques, contribuant ainsi à façonner leur avenir numérique. Au sein du groupe Atos, le chiffre d'affaires annuel des activités d?Eviden est d'environ 5 milliards d'euros.