Stage 2027 - Data Scientist Modélisation des risques indus sur la production d’avions (All Gender)

3349 Airbus Protect; Blagnac; On-site; EUR 12,000 - 18,000; Full time

Job summary

Airbus Protect recherche un stagiaire Data Scientist pour travailler sur la modélisation des risques industriels liés à la production d’avions. Vous intégrerez l’équipe SIONA à Toulouse et développerez un modèle innovant, puis participerez à la création d’un tableau de bord clair à destination du top management.

Le stage mettra l’accent sur Python, la data science et l’intégration opérationnelle des résultats dans une plateforme interne, avec une dimension cybersécurité et sécurité industrielle.

Qualifications

• Maîtrise Python et bibliothèques data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Connaissances en modélisation statistique et machine learning.
• Anglais avancé; Français courant.
• Première expérience avec des bases de données (SQL) est un plus.

Responsibilities

• Analyser l'existant, benchmark et proposer une approche méthodologique.
• Développer et tester le modèle prédictif en Python pour simuler des scénarios de risque.
• Concevoir et restituer un tableau de bord décisionnel pour le top management.
• Transférer les résultats et les méthodes au sein d'Airbus Protect.

Skills

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Machine learning

SQL

Anglais

Français

Education

Bac+5 / Master 2 en Data Science

Tools

SQL

Job description

Et si votre aventure professionnelle commençait avec Airbus Protect ! Vous recherchez un stage de fin d’étude ou intégré dans une année de césure vous permettant de valider votre diplôme ? Nous vous proposons de travailler auprès d’experts en analyse et maîtrise des risques dans les métiers de la cybersecurity, de la safety et de la sustainability. Une offre de stage intitulée « Stage 2027 - Data Scientist - Modélisation des risques industriels sur la production d’avions (All Gender) » vient de s'ouvrir au sein d’Airbus Protect sur son site de Toulouse. Vous rejoindrez le département Cybersecurity en charge de modéliser la production à l’échelle d’une famille d’avions Airbus pour l’évaluation des risques opérationnels. La data science est un levier stratégique majeur pour Airbus Protect. Face à la complexité des enjeux de production d’avions, il est essentiel d'évoluer d'une simple analyse descriptive vers une modélisation prédictive, rigoureuse et défendable, des risques industriels et opérationnels. Cette approche permet d'éclairer la prise de décision, de sécuriser la chaîne d'assemblage et d'optimiser la résilience globale de l’entreprise. Au sein de l'équipe SIONA, en collaboration directe avec les équipes opérationnelles et le planning, vous aurez pour mission de développer un modèle innovant traduisant les risques de la chaîne de production de cette famille d’avions, puis de participer à la création d'un tableau de bord clair et décisionnel à destination du top management.

Tâches et responsabilités

Votre stage s'articulera autour de deux axes complémentaires mais essentiels pour construire un modèle robuste et crédible. Votre tuteur/tutrice vous aidera à identifier vos objectifs professionnels et vous accompagnera dans le développement de vos compétences. Vos principales activités seront les suivantes :

Axe 1 : Analyse de l'existant, benchmark et recherche méthodologique

L'objectif est d'explorer de nouvelles approches scientifiques pour faire évoluer la modélisation des risques industriels.

Phase d'état de l'art et diagnostic : Analyser les modèles prédictifs actuellement déployés au sein de l'équipe SIONA pour identifier leurs limites et leurs leviers d'amélioration. Réaliser une veille scientifique et méthodologique sur la modélisation probabiliste et stochastique appliquée aux chaînes de production complexes.

Phase de cadrage et propositions : Évaluer la pertinence, la faisabilité et la scalabilité des nouvelles méthodes identifiées au regard des contraintes de la ligne d'assemblage. Proposer des architectures de modélisation innovantes permettant de mieux capturer la propagation des aléas industriels.

Axe 2 : Développement, expérimentation et intégration du modèle

L'objectif est de concrétiser les apports de la recherche à travers un prototype fonctionnel et exploitable par la direction.

• Phase de prototypage et entraînement : Structurer et prétraiter les données de production (planning, retards, goulets d'étranglement, contraintes de ressources).
• Développer et tester le nouveau modèle prédictif en Python pour simuler les scénarios de risque sur la chaîne d’assemblage final (FAL).
• Réaliser des analyses de sensibilité et valider la précision des prédictions par rapport aux données historiques.

• Phase de déploiement et valorisation : Intégrer le modèle validé sur la plateforme de data science interne d'Airbus Protect.
• Participer à la restitution des résultats sous forme de tableau de bord décisionnel, clair et synthétique, destiné au top management.

• Phase de restitution et transmission de connaissances : Synthétiser les retours d'expérience et les résultats de la recherche sous forme de documentation méthodologique et pédagogique.
• Transmettre les nouvelles méthodologies validées aux équipes d'Airbus Protect afin d'enrichir le catalogue de compétences internes et de réutiliser ces approches sur d'autres projets industriels.

Idéalement, ce stage d’une durée de 6 mois commencera de préférence en janvier (la période est communiquée à titre indicatif, et pourra être revue). Ce poste nécessite une habilitation de sécurité ou nécessite d'être éligible à une habilitation par les autorités reconnues. Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :

• L'opportunité de travailler sur un projet stratégique, de la définition du besoin à l'implémentation d'une solution concrète.
• Une expérience unique à l'intersection de la data science, de la finance et d'un domaine de pointe, la cybersécurité.
• Une forte visibilité au sein d'équipes stratégiques d'un leader mondial de l'aéronautique.

Vous préparez actuellement un diplôme de niveau Bac +5 (ou équivalent) dans une école d'ingénieur, Master 2 en Data Science, Mathématiques Appliquées, Statistiques ou une discipline apparentée ? Durant vos études et expériences précédentes, vous avez développé les compétences suivantes :

• Indispensable : Maîtrise de la programmation en Python et des librairies de data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Solides connaissances en modélisation statistique, probabilités et machine learning.
• Une première expérience avec des bases de données (SQL) est un plus.
• Une connaissance de l’aéronautique, notamment pour sa partie industrielle, ou une appétence pour le secteur serait un plus.
• Une connaissance de la gestion des risques notamment liés à la cybersécurité est appréciée également
• Soft Skills : Rigueur et excellent esprit d'analyse. Autonomie, proactivité et curiosité intellectuelle. Très bon relationnel et capacité à communiquer avec des interlocuteurs aux profils variés (techniques et financiers). Capacité à synthétiser et à restituer des informations complexes.

Compétences linguistiques attendues : Anglais : Avancé. Français : Courant.

Prochaines étapes de notre processus de sélection: Votre candidature sera analysée par un manager et un recruitment business partner dans les prochains jours. Si votre profil correspond aux pré requis, vous serez invité·e à réaliser un entretien technique et un entretien RH.

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company: Airbus Protect

Contract Type: Internship

Experience Level: Student

Job Family: Support to Management

Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief. Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to [e-mail].

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