Annonce postée par : yanwang1014 (hrbwy0451(a)gmail.com) ---------------------------------------- Contact : yan.wang2(a)capgemini.com Offre de stage (H/F) Comment optimiser le système de Job recommandation par la mesure de l’indice d’adéquation (contenu de la mission versus dossier de compétences) et l’indice de proximité ? Contexte, thème et objectifs du stage proposé Sogeti est la marque du groupe Capgemini réunissant les services d'ingénierie et de R&D du Groupe. On recherche un stagiaire (H/F) spécialisé à la fois en intelligence artificielle (2/3 du temps) et en géomatique (1/3 de temps). L’objectif du stage est de proposer des missions qui correspondent aux profils des consultants en prenant compte des contraintes. Le but de stage est de concevoir un « cross-domain Knowledge Graph » compte tenu les contraintes dans les CVs. Missions du stage 1. Comprendre et s’approprier les outils existants dans le projet. 2. Améliorer le système de normalisation qui nous permet d’enrichir la structure sémantique. 3. Concevoir un « cross-domain Knowledge Graph » par Transfer Learning en prenant compte les autres informations : industrie, science, métiers, secteurs. 4. Améliorer le mesure de l’indice d’adéquation pour les relations entre le contenu du profil et la description de la missions, et de l’indice de proximité pour la distance entre le domicile et la mission. 5. Valoriser les résultats sur l’interface géographique (ESRI ou Amazon Location Service) de la plateforme TNT déployée par les services de AWS. Vous travaillerez avec l’équipe composée d’environ 15 personnes composée de profils techniques et fonctionnels Les technologies utilisées sont les suivantes : Microservices, RESTful, cypher, Python, Docker, Flask, Angular, AWS, MongoDB, Redis, Neo4j, etc. Profil du stagiaire souhaité 1. De formation BAC+4/+5, Bon niveau d’anglais (équivalent B2 minimum). 2. Vous maîtrisez Python, et notamment les librairies Deep Learning et NLP (Scikit-learn, Spacy, etc.). 3. Compétences en approche géomatique des problématiques d'intelligence artificielle. 4. Expérience dans l’utilisation cartographique de SIG desktop 5. Est un plus : expérience dans l'utilisation des outils ArcGIS desktop (idéalement server) ou dans l’utilisation Amazon Location Service) 6. Est un plus : expérience dans l’utilisation des API du SIG avec les serveurs (non géomatiques) d’intelligence artificielle 7. Est un plus : connaissance de l'ontologie informatique Calendrier Stage de 6 mois, dès que possible 3 jours de télétravail par semaine Encadrement Référent : Yan WANG, PhD, chef de projet recherche Lieu de déroulement du stage 12 rue de la Verrerie, 92190 Meudon Références [1] Y. Wang, Y. Allouache, and C. Joubert, Analysing CV Corpus for Finding Suitable Candidates using Knowledge Graph and BERT. DBKDA 2021, The Thirteenth International Conference on Advances in Databases, Knowledge and Data Applications. May 2021. [2] J. Dhameliya and N. Desai, Job recommender systems: a survey. Innovations in Power and Advanced Computing Technologies (i-PACT). IEEE, 1: 1-5. 2019. [3] J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. [4] Q. Guo et al., A survey on knowledge graph-based recommender systems. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020. ---------------------------------------- L'annonce est située https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=350378#p350378 Pour vous désabonner connectez-vous sur le forum puis Profil / Abonnement -- Association GeoRezo - le portail géomatique https://georezo.net (Message généré automatiquement. Ne pas répondre à ce message, utiliser les coordonnées contenues dans l'annonce)