Data traceability, Consolidation and Explainability Deep Fakes & Fake News - Thèse de doctorat (3 ans)
Graphène Advisory
Paris, France
il y a 4j

Pour prendre des décisions éclairées, les entreprises doivent disposer de données pertinentes. Alors même que les Directions Générales s’appuient sur les données utilisées pour l’intelligence business et la performance opérationnelle, elles doutent souvent de la qualité de celles-ci.

Les capacités de collecte et d’analyse des données sont donc des enjeux prioritaires.

Votre thèse

Même en améliorant la qualité et la consolidation des données, la question de la valorisation de ces données, de leur explicabilité et de leur intégrité se pose.

L’objectif de la thèse est de mettre en place un protocole de data quality et de traçabilité de la donnée, des méthodes pour le suivi du processus de décision des algorithmes et enfin la possibilité de garantir l’intégrité des résultats pour certains algorithmes, en particulier les réseaux de neurones profonds.

Les applications sont nombreuses comme par exemple la détection de fake news et de deep fakes.

Vous serez plus particulièrement chargé(e) de :

  • Etudier la bibliographie sur les nouvelles méthodes de manipulation de données, des réseaux de neurones et des méthodes de détection d’anomalies
  • Réaliser les spécifications fonctionnelles, techniques et technologiques
  • Développer des méthodes de data quality, de traçabilité et de certification des résultats
  • Tester et appliquer ces méthodes au domaine de la finance de marché (courbe de taux, courbe de volatilité).
  • Publier
  • Restituer les résultats
  • Une méthodologie projet agile sera utilisée pour la réalisation de la thèse. Des briques intermédiaires seront identifiées afin d’assurer des résultats intermédiaires et par conséquent des publications scientifique.

    Le ou la thésard / e portera le projet et interviendra sur les différentes phases de maturité, des spécifications fonctionnelles, techniques et technologique jusqu’à la restitution des résultats en passant par le développement de la solution.

    Un projet de thèse CIFRE est un projet avec trois parties prenantes :

  • Le / la thésard / e
  • L’entreprise accueillant le / la thésard / e (Beijaflore)
  • Le laboratoire universitaire assurant le suivi pédagogique et scientifique du ou de la thésard / e (Sorbonne, Ecole Polytechnique ou le pôle Leonard de Vinci)
  • Votre profil

  • Maîtrise des techniques d’algorithmie (statistiques et réseaux de neurones)
  • Maîtrise des méthodes de data engineering
  • Maîtrise des outils data science (R, Python, Scala)
  • Maîtrise des architectures big data
  • Etudiant(e) Bac+5 d’Ecole d’Ingénieurs, vous suivez un Master ou une spécialisation en Data Science. Vous êtes autonome, persévérant(e) et rigoureux(se).

    Vous appréciez également le travail en équipe.

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    Graphène Advisory, entité du groupe Beijaflore, est un cabinet de conseil spécialisé en Data Science. Fondé sur l’innovation et l’expertise, le cabinet répond aux enjeux de valorisation des données des entreprises à des fins de croissance et de différenciation.

    Sa stratégie repose sur 3 piliers : L’expertise, la multidisciplinarité et une vision 360 des projets IA (Technologie, solution algorithmique, sécurité, gouvernance et compliance).

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