Étudiant(e) en dernière année et envie de travailler sur des projets où riment R&D, partage et développement IT ?

OCTO propose chaque année des stages de fin d’études afin de vous intégrer progressivement à notre communauté d’expertise et de partage.
happy-trainees
OCTO arrive 2ème dans le classement @HappyTrainees pour les entreprises de 1 à 19 stagiaires ! Faites également partie de nos heureux stagiaires !
Etude des solutions de serverless Kubernetes Native.
Serverless : KNative est-il l'avenir du FaaS ?
Outils et méthodologie UX.
Création et mise en place d'outils UX afin de mieux diffuser la méthodologie au sein d'Octo et chez nos clients.
Comparatif des différents langages d'applications mobiles.
Comparer les performances entre les langages natifs Android/iOS avec leurs librairies et les comparer à Kotlin Native.
Les Pompiers et l'IoT
Comment améliorer la prise en charge des accidentés de la route avec l'IoT.
L'observabilité à l'ère du Cloud Natif.
Surveiller efficacement ses applications et son infrastructure à l’aide de solutions émergentes.
Opérateurs Kubernetes de qualité.
Le Software Craftsmanship appliqué au développement d’opérateurs Kubernetes.
Modéliser la valeur des clients (CLV) avec la Data Science.
Utilisation de nouvelles approches quantitatives pour améliorer la connaissance client d’un département marketing.
Interprétabilité des modèles de NLP.
Développement d’une interface dynamique permettant la vérification des résultats de reconnaissance d’entités.
Systèmes de recommandation pour la diversification des pratiques culturelles.
Développement d’un algorithme de recommandations personnalisées faisant découvrir de nouvelles activités selon les préférences des utilisateurs d’une application.
Design de composants web.
Par delà leurs différences, existe-t-il des designs patterns communs applicables dans chaque framework ?
Classement de types de déchets par l’image.
Classifier les déchets avec un intervalle de confiance, en utilisant l'écosystème TensorFlow.
Le Cloud & la Data Science.
Créer un projet Open Source pour aider les Data Scientists à utiliser le Cloud.
Comprendre et construire avec des Micro Frontends.
L'architecture Javascript au service de l'organisation d'équipes.
WebAssembly est-il le futur du WEB ?
Etudier les cas d’usage dans lesquels le langage WebAssembly permettrait l'amélioration des interfaces WEB.
Création dynamique de dictionnaires de données ou de thesaurus.
Elaboration d’une approche/d’un outil NLP capable d’extraire le champ lexical employé en fonction de divers contextes métiers.
Dashboards de Data Visualisation.
Refonte des dashboards financiers, de disponibilité et du staffing avec un outil de Data Visualisation.
Extraction et identification de contenu de documents numérisés.
Reconnaissance de diverses entités nommées à partir de documents numérisés.
Standards du design API en 2020.
Tour d'horizon, mise en place et capitalisation des standards actuels de l'API REST.
Chaos engineering.
Industrialisation d’une librairie d’automatisation de tests de résilience.
Analyse de signaux physiologiques pour l’aide à la détection de crises épileptique.
Développement d’outils Open Source de traitement de signaux physiologiques pour l’identification de biomarqueurs des crises d’épilepsie.
Intelligent Data Quality.
Modèles intelligents pour améliorer la qualité des données d'une base client.
La Clean Architecture dans le Front.
Étudier en profondeur la Clean Architecture, en pré- senter les principes, puis déterminer si elle est appli- cable côté Front, via une implémentation en JS.
Few-Shot Learning en computer vision.
Apprendre à classifier des images à partir de peu de données.
Déploiement à l’échelle d’applications de Machine Learning.
Créer une plateforme de Data Science prod-ready avec Airflow et Kubernetes.
Le travail à distance est-il l'avenir du développement logiciel ?
Comment concilier le travail à distance et la qualité de la collaboration ?
L'éthique au cœur de l'Intelligence Artificielle : détection de biais dans les données.
Mise en place d’une stratégie de détection de biais avec les services AWS dans le domaine
Gestion de modèles de Machine Learning dans un écosystème Cloud.
Automatiser la gestion des versions et la mise à jour d’un modèle de Machine Learning dans le cloud AWS.
Industrialisation du processus ETL dans le cadre de projets Data avec le service AWS Glue.
Automatiser le traitement des données dans le cadre d'un projet Data à l'aide du service AWS Glue.
PWA, Real-time, Serverless : quelle est la réelle puissance de Firebase ?
Développer un système de booking d’évènements cross-plateformes et Serverless grâce à la librairie Firebase.
Serverless Edge (Cloudflare Workers, Lambda@Edge, now.sh) au-delà du prototype.
Comment tirer parti des traitements distribués, au plus proche des utilisateurs ?
Panorama de la maturité numérique des entreprises.
Analyser & mesurer la maturité agile des entreprises à passer à l'échelle, au Devops, à la sécurité, au Software Delivery.
Création d'une plateforme web de conception Chatbot.
Mise en place d'une interface de création rapide de Chatbot (NodeJS/HTML/API).
Les preuves à divulgation nulle de connaissance.
Comment prouver sans révéler, le tout dans une blockchain !
Interopérabilité des blockchains.
L'avenir d'un monde multi-blockchains.
Observer un SI microservices avec le Service Mesh
Hackez votre SI en microservices avec le pattern side-car.
API Management et Services Mesh
Manager et sécuriser des APIs d’un point de vue business et infrastructure