DRS 016 AI-driven recommendation system for troubleshooting and optimization PFE

Description du sujet :

• Develop GENAI chatbot capable of ingesting multi-source mobile operator data (RAN KPI counters, core logs, CDRs, OSS alarms, coverage maps).
• Fonctionnalités clés : détecter des problèmes de performance (coverage gaps, handover failures, QoS degradation), recommander des actions correctives (RAN parameter tweaks, capacity changes, ...), et fournir des explications en langage naturel avec des listes d'actions priorisées pour les ingénieurs.

Objectifs et livrables :

• Prototype de chatbot GenAI intégrant une pipeline d'ingestion et de fusion de données multi-sources (KPI RAN, logs core, CDRs, alarmes OSS, cartes de couverture).
• Jeu de scripts/automatisations pour l'analyse automatique des KPI et la génération de recommandations, ainsi qu'un rapport d'évaluation (métriques de détection, qualité des recommandations) et une démonstration.

Compétences et technologies demandées :

• Diplôme d’ingénieur requis. Connaissances en Machine Learning / GenAI (NLP), traitement du langage naturel et modèles de génération (LLM).
• Compétences en Data Engineering (ETL, ingestion multi-source), Python, analyse de séries temporelles, et compréhension des réseaux mobiles (RAN, handover, QoS, OSS).

Encadrement et contexte opérationnel :

• Entité d’accueil : DRS/DTO - Infra et OSS, collaboration avec équipes réseau pour accès aux jeux de données opérateur et scénarios réels.
• Nombre de stagiaires requis : 1. Durée du stage : 6 mois (4-6 months).

Modalités de candidature :

• Postuler via le lien fourni : Postuler - DRS 016.
• Pour toute correspondance spécifique au sujet, utiliser l'objet de courriel indiqué (voir champ "email_subject").