Stage - Etude et implémentation d'un modèle de deep learning pour une désagrégation de charge universelle

Description :

Au sein de l’équipe Innovation en Energie & Télécoms, l’objectif visé par ce projet est la mise en œuvre d’une solution basée sur le deep learning pour la désagrégation de charge. Cette solution devra considérer une multitude d’appareils domestiques. La particularité de la solution demandée réside en sa capacité à être universelle : invariable selon l’emplacement, le type de voltage et de la marque de l’appareil. Cette solution doit être d’une complexité computationnelle réduite pour pouvoir être facilement implémentable sur une cible électronique.

Missions :

• Choix des équipements à considérer et étude de leur comportement et fonctionnement selon la marque et le voltage.
• Etude et proposition d’un modèle de deep learning pour la désagrégation de charge.
• Développement et test de la solution selon les choix technologiques fixés et en utilisant des datasets de différentes origines.
• Test et validation des résultats obtenus.

Profil recherché :

• Formation : Elève ingénieur Sciences des données ou Réseaux/Télécom avec des connaissances en AI.
• Connaissances exigées : Maitrise du Python Algorithmes d’apprentissage automatique (Scikit-Learn, Keras et TensorFlow) Communications numériques et traitement de signal

Sagemcom est une entreprise handi-accueillante.

Date d’expiration: 25 novembre, 2024