Contexte et objectif

• Exploiter l'Intelligence Artificielle pour optimiser les performances d'un réseau 5G à partir de mesures terrain (drive tests).
• Prédire la qualité de service (QoS) et proposer des actions d'optimisation automatisées basées sur des modèles de Machine Learning.

Tâches à réaliser

• Étudier les concepts et principes de la 5G et exploiter les résultats des drive tests collectés sur le terrain.
• Identifier et analyser les KPI à optimiser (ex. RSRP, throughput, latence) et développer des outils en Python pour le traitement et l’analyse des données.
• Sélectionner et implémenter des algorithmes de classification adaptés, générer des données synthétiques pour enrichir l’entraînement, puis entraîner, valider et évaluer les modèles de Machine Learning.
• Proposer des recommandations concrètes et solutions d’optimisation du réseau basées sur les résultats obtenus.

Compétences et outils requis

• Maîtrise de l’IA et du Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), programmation en Python.
• Bonnes connaissances des réseaux mobiles 5G, KPI et expérience avec les drive tests et l’analyse de performances radio (RSRP, etc.).
• Connaissance des techniques de génération de données synthétiques, validation de modèles, et visualisation des résultats pour reporting.

Livrables attendus

• Scripts/outils Python pour le prétraitement et l’analyse des données drive test.
• Modèles de Machine Learning entraînés et évalués, rapport d’analyse des KPI, et recommandations d’optimisation.
• Rapport final et présentation des résultats opérationnels et des actions d’optimisation proposées.

Formation et lieu

• Formation demandée : Ingénieur, Mastère, Licence (Informatique, Télécom).
• Lieu : Direction Régionale Gafsa.
• Durée : 4-5 mois (indiquée dans l'offre).

Contact et candidature

• Pour postuler : Stages@tunisietelecom.tn
• Objet recommandé : Candidature Stage — 1 OPTIMISATION DES PERFORMANCES DU RÉSEAU 5G PAR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE — Nom Prénom