Design Of a Reinforcement Learning-Driven Scheduler For Efficient And Frugal Container Orchestration H/F CEA
- Palaiseau - 91
- Stage
- Bac +5
- Industrie high-tech • Telecom
Les missions du poste
Objective: The goal of this internship is to design and evaluate a new intelligent scheduling strategy using reinforcement learning (RL). The idea is to enable the system to learn how to make smarter scheduling decisions over time, optimizing
container placement and sizing,
dynamic resource allocation,
response time and energy consumption
and even inter-container dependencies such as shared data or communication patterns.
Your missions: During this internship, you will:
Explore and understand the orchestration framework developed within the team.
Conduct a state-of-the-art study on RL-based scheduling in cloud and distributed environments.
Design, implement, and train a new RL-based scheduler.
Develop a feature extraction module to characterize container behavior and guide the RL agent's decisions.
Evaluate your approach through experiments and benchmark comparisons
Profile sought
We are looking for a motivated student in the final year of a Master's or Engineering program in Computer Science, Artificial Intelligence, or a related field, with:
Good programming skills (Python preferred).
Interest in machine learning and distributed systems.
Curiosity, creativity, and strong problem-solving abilities.
- Télétravail jusqu’à 3 jours par semaine
- 52 jours de congés/RTT
- Possibilité d’aménagement du temps de travail
- Formation personnalisée
- Restauration d’entreprise
- Offre de transport interne et prise en charge Navigo and co,
- Mutuelle d’entreprise avantageuse
- CE (aides vacances, loisirs, frais de garde, scolarité des enfants etc
Les étapes de recrutement
Les étapes de recrutement peuvent varier selon l'offre à laquelle vous postulez.
-
Dépôt de CV via notre site carrière
-
Préqualification téléphonique
-
Entretiens et évaluation avec manager et RH
-
Négociation salariale et contrat de travail
-
Embauche et intégration
-
CEA en images
La carte
2 Boulevard Thomas Gobert
91120 Palaiseau
Pas de salaire renseigné
Publiée le 13/11/2025 - Réf : 2025-38129
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Design Of a Reinforcement Learning-Driven Scheduler For Efficient And Frugal Container Orchestration H/F
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