Entrepreneurship in the territories: is it the right time?
Dans le cadre du projet Mesclun Durab et en partenariat avec l’INRAE, Elzeard développe un service de planification, destiné à calculer pour un(e) maraîcher/maraîchère, en fonction de ses besoins de productions et de ses contraintes de culture, le meilleur calendrier de culture à mettre en place pour une période définie. Ce service se veut évolutif, et doit tenir compte des résultats des saisons précédentes, pour s’améliorer et proposer une solution adaptée au contexte indiqué en entrée.
L’objectif est d’aider les maraîchers dans la préparation de leurs saisons, afin d’optimiser leur production et de les soutenir dans la pérennisation de leur activité.
Elzeard a défini notamment pour sa solution une architecture technique qui exploite les technologies de base graphe, d’intelligence artificielle et du web sémantique. Elle a dernièrement recruté une personne pour entamer une thèse, sur l’hybridation des technologies d’intelligence artificielle symbolique et connexionniste, et ce appliquée au domaine métier du maraîchage.
La mission
Sous la supervision du responsable des développements logiciels d’Elzeard, le ou la stagiaire participera à la conception et au développement du moteur de planification. La personne retenue travaillera en étroite collaboration avec nos partenaires, ainsi qu’avec la personne en thèse au sein de l’équipe technique d’Elzeard.
De manière plus détaillée, la mission comportera les phases suivantes, dans un cycle itératif :
- Phase d’appréhension de l’existant (écosystème Elzeard, référentiels de données) ;
- Spécification des formats d’E/S du moteur ;
- Spécification des algorithmes de planification, en lien avec le thésard d’Elzeard ;
- Développement de ces algorithmes ;
- Tests et boucles d’amélioration continue, en lien avec nos partenaires.
L’ensemble de la mission se fera au moyen d’une méthodologie de projet Agile.
Profil recherché
Etudiant(e) en informatique en formation Bac+5, et recherchant un stage de fin d’étude. Nous recherchons une personne à l’aise dans le travail en équipe, proactive et qui soit force de proposition.
Les compétences recherchées concernent les domaines suivants :
- Architecture REST
- Ecosystème Python
- Web sémantique et format Linked Data (RDF, SPARQL, OWL)
- RabbitMQ
- Versioning de code (Git)
En outre, des notions concernant les champs suivants sont bienvenues :
- Machine learning
- Réseaux de neurones
- GraphQL
- Gitlab
