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Capgemini

Stage Graph Based Machine Learning

Mougins, Provence-Alpes-Côte d'Azur 6 mois
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Les missions
Dans le cadre de nos projets dans le secteur des télécommunications, situés à Mougins (06), nous vous proposons de rejoindre nos équipes pour accomplir des missions sur la recommandation personnalisée de contenus TV/Divertissement en utilisant des algorithmes de Machine Learning basé sur des graphes pour l’un des leaders du marché français.
Vous intégrerez une équipe Agile au sein d’un train SAFe qui propose à des millions d’abonnés, sur différents types de terminaux, des recommandations personnalisées de contenus TV (Live, Replay, VOD/SVOD) basées sur l’analyse des usages, le profiling des abonnés et un algorithme interne.
Afin d’améliorer la pertinence des recommandations et d’ouvrir de nouvelles perspectives au service, nous souhaitons étudier et explorer des alternatives aux technologies et solutions utilisées aujourd’hui.
La première étape de ce stage consistera à la mise en œuvre d’une infrastructure de base de données NoSQL orientée graphe au sein de l’environnement Google Cloud Platform (GCP). Cette infrastructure devra être capable d’intégrer des dizaines de millions de données, être scalable et performante. Pour cela, l’exploitation de ressources GPU devra faire partie de la solution technique.
La seconde étape sera dédiée à la modélisation du graphe permettant de stocker la très grande quantité de données divertissement et à l’injection automatisée de ces données dans l’infrastructure base graphe mise en œuvre précédemment.
La dernière phase concernera la « Data Analytics » et l’implémentation d’algorithmes de Machine Learning, s’appuyant sur l’environnement technique construit, et qui devront proposer différents types de recommandations personnalisées.
Vous pourrez vous appuyer sur les Data Scientists et les experts du groupe CapGemini, ainsi que sur l’expérience métier de l’architecte de la solution et des équipes techniques au cœur de ce projet dans le secteur des télécommunications.
Les tâches confiées seront les suivantes :
Construction d’une solution technique NoSQL orientée graphe, au sein de GCP avec accélération GPUModélisation du schéma de grapheInjection des données divertissement et des interactions abonnés sur ces données