Prédiction ML des propriétés d’alliages en small data

Safran Group; Châteaufort; On-site; EUR 6,700 - 11,000; Full time

Job summary

Safran Group, acteur clé de l'aéronautique, recherche un/une stagiaire en apprentissage statistique et quantification des incertitudes pour prédire les propriétés des alliages métalliques en contexte small data.

Étudiant·e en première ou deuxième année de master en mathématiques appliquées, statistiques ou sciences informatiques, vous maîtrisez Python (OOP, scikit-learn, PyTorch) et savez mener des validations rigoureuses. Vous travaillerez en collaboration avec des experts ML et matériaux.

Qualifications

• Étudiant·e en master en mathématiques appliquées, statistiques ou sciences informatiques.
• Maîtrise de Python (OOP, scikit-learn, PyTorch) et capacités d’analyse critique.
• Démarches de validation rigoureuses requises.

Responsibilities

• Concevoir et évaluer des méthodologies de modélisation en contexte small data.
• Mettre en œuvre un pipeline ML modulaire en Python et évaluer l’incertitude.
• Collaborer avec les experts ML et matériaux pour évaluer la pertinence des approches.

Skills

Python programming

Object-oriented programming

Scikit-learn

PyTorch

Critical thinking

Education

Master en mathématiques appliquées / statistiques / sciences informatiques

Tools

Python

scikit-learn

PyTorch

Job description

Safran Group, acteur clé de l'aéronautique, recherche un/une stagiaire en apprentissage statistique et quantification des incertitudes pour prédire les propriétés des alliages métalliques en contexte small data.

Étudiant·e en première ou deuxième année de master en mathématiques appliquées, statistiques ou sciences informatiques, vous maîtrisez Python (OOP, scikit-learn, PyTorch) et savez mener des validations rigoureuses. Vous travaillerez en collaboration avec des experts ML et matériaux.