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Stage-Machine Learning planification des ressources d'un service cloud F/H

ChâtillonCDDil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDD

Description du poste

Vous rejoindrez l'équipe ADIS (AI & Data Innovation Services) au sein du département AI Factory, le pôle d'expertise et d'innovation en Intelligence Artificielle d'Orange, situé au coeur de l'écosystème de recherche et d'innovation d'Orange Gardens.

Notre mission est d'explorer les technologies de pointe, de développer des preuves de concept à forte valeur ajoutée et de construire les briques logicielles qui seront déployées dans les différentes entités du Groupe.

En nous rejoignant, vous intégrerez une équipe dynamique et passionnée, où vous collaborerez avec des experts en data, software, cloud et architecture. Vous évoluerez dans un environnement qui encourage la prise d'initiative, la montée en compétences et la contribution à des projets stratégiques, tout en bénéficiant de l'envergure d'un leader mondial des télécommunications.

Nous nous intéresserons au " capacity planning " d'un service cloud, qui consiste à anticiper, les ressources nécessaires à son bon fonctionnement. L'activation des ressources n'étant pas instantanée, une décision trop tardive peut dégrader la qualité de service ; à l'inverse, une réservation excessive augmente les dépenses. S'ajoutent les bénéfices d'une réservation anticipée et les coûts liés aux modifications successives d'un plan de capacités. Le problème sera donc abordé dans une perspective " cost-sensitive " : prendre des décisions qui minimisent l'ensemble des coûts opérationnels, et non les seules erreurs de prévision. Dans le prolongement de nos travaux sur la classification précoce de séries temporelles, nous étudierons une architecture de prise de décision séquentielle inspirée des modèles à espace d'états. Les décisions s'appuieront sur une représentation évolutive du système, tenant compte : des observations disponibles de charge, de l'incertitude sur la charge future et des engagements déjà pris pour la réservation de capacités futures. À mesure que de nouvelles informations arrivent, le plan de capacités pourra être

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