Stage Data Scientist - Observatoire de la qualité de service Wi-Fi

Vous rejoindrez les équipes d'Orange Innovation Networks, un pôle stratégique au coeur de la recherche et du développement chez Orange. C'est ici que nous imaginons et construisons les réseaux de demain, en explorant des technologies de pointe pour transformer la manière dont les données sont utilisées. Plus spécifiquement, vous intégrerez une équipe de data scientists spécialisée dans le traitement et la valorisation des données d'opérateur. Le réseau fixe d'Orange relie et équipe des millions de foyers : livebox, répéteurs Wi-Fi, objets connectés, qui génèrent chaque jour une signalisation riche et continue. Nos équipes en exploitent le potentiel pour mieux comprendre et améliorer la qualité d'expérience des clients, dans un cadre rigoureux de protection de la vie privée, avec des expertises reconnues en data science, anonymisation et conformité RGPD. Vous serez pleinement immergé(e) au sein d'une équipe dynamique de data scientists et d'ingénieurs passionnés, avec un accompagnement technique et métier rapproché.

Description de la mission et des activités
Au sein d'Orange Innovation Networks, vous intégrerez une équipe de data scientists et d'ingénieurs spécialisée dans l'analyse et la valorisation des données issues des réseaux fixes. Le stage porte sur l'amélioration de la qualité de service Wi-Fi au domicile des clients, à partir de données générées par les Livebox, les répéteurs Wi-Fi et les équipements connectés, dans le respect des exigences de confidentialité et du RGPD.
La mission vise à concevoir un observatoire de la qualité du Wi-Fi domestique permettant de mieux comprendre les situations rencontrées dans les foyers, d'améliorer la prise de décision et de formuler des recommandations concrètes pour les clients.
Les principales contributions du stage s'articuleront autour de trois étapes :
. Définir les besoins opérationnels en collaboration avec les experts Wi-Fi, les data scientists et les équipes produit d'Orange. Il s'agira d'identifier les indicateurs pertinents, les situations à observer, les niveaux de diagnostic attendus ainsi que les décisions et recommandations susceptibles d'être proposées aux clients.
. Transformer les données disponibles en indicateurs utiles à partir des besoins identifiés lors de la première phase. Le ou la stagiaire concevra des méthodes statistiques et, si nécessaire, des modèles de machine learning afin de caractériser l'écosystème Wi-Fi des foyers, de suivre les situations de qualité de service et de produire des indicateurs pertinents pour l'observation et l'analyse des réseaux domestiques.
. Exploiter ces indicateurs pour améliorer le diagnostic et la prise de décision. Cette dernière étape consistera à construire une typologie des situations rencontrées, à identifier les leviers d'amélioration et à formuler des recommandations actionnables : repositionnement d'un équipement, ajout d'un répéteur ou correction d'une configuration. La pertinence et l'impact attendu des solutions seront évalués sur données historiques, puis, lorsque cela sera possible, dans le cadre d'un test terrain auprès d'une cohorte de foyers volontaires.
La mission combinera compréhension des besoins métier, analyse de données, conception d'indicateurs, modélisation et évaluation expérimentale. Elle sera menée en étroite collaboration avec les équipes techniques et produit d'Orange, dans l'objectif de produire un socle exploitable pour de futures industrialisations et l'amélioration de l'expérience Wi-Fi des clients.

Vous préparez un diplôme d'ingénieur ou Master 2, dans les domaines des mathématiques appliquées, de la Data Science ou de l'informatique. Vous avez de solides connaissances en Python et êtes à l'aise avec son écosystème de librairies pour le traitement et l'analyse de données (NumPy, SciPy, Pandas) et pour le machine learning (Scikit-Learn). La curiosité pour les systèmes et les réseaux (TCP/IP, Wi-Fi) est un plus très apprécié - aucune connaissance préalable en radio n'est exigée. Une première expérience d'un environnement cloud (GCP, AWS, Azure) et un intérêt pour les enjeux éthiques et de confidentialité des données seront valorisés. Nous attendrons de vous de la rigueur scientifique, de la curiosité pour les données et des aptitudes à la recherche expérimentale.