Stage Data Scientist IA – Maintenance Prédictive

Thales Avionics, Inc. (AGS); Toulouse; On-site; EUR 6,700 - 13,000; Full time

Job summary

Thales Avionics, Inc. (AGS) recherche un stagiaire de fin d’études à Toulouse pour développer des solutions de maintenance prédictive basées sur l’analyse de données issues de capteurs et de systèmes industriels.

Vous travaillerez sur l’IA appliquée à l’industrie, en collaboration avec les équipes internes, afin d’anticiper les défaillances et d’optimiser le cycle de vie des équipements.

Qualifications

• Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle, Statistiques ou ingénierie industrielle avec analyse de données.
• Connaissances en Machine Learning et bibliothèques associées (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch ou équivalent).
• Programmation en Python, R ou SQL explicite et expérience en traitement de données.

Responsibilities

• Exploiter et analyser des jeux de données historiques issus de capteurs et journaux d’exploitation.
• Comprendre et capitaliser sur les travaux de préparation et qualification des données des projets.
• Développer et entraîner des modèles de ML pour détecter des signes, prévenir les défaillances et estimer la fin de vie des équipements.
• Évaluer les performances des modèles et proposer des axes d’amélioration.
• Collaborer avec les équipes techniques et industrielles pour contextualiser les résultats.
• Documenter les travaux et présenter les conclusions aux parties prenantes.

Skills

Machine learning

Data analysis

Python

R/SQL

Time-series

Education

Bac+5 en Data Science ou IA ou Statistiques ou ingénierie industrielle

Tools

Scikit-Learn

TensorFlow

PyTorch

Job description

Thales Avionics, Inc. (AGS) recherche un stagiaire de fin d’études à Toulouse pour développer des solutions de maintenance prédictive basées sur l’analyse de données issues de capteurs et de systèmes industriels.

Vous travaillerez sur l’IA appliquée à l’industrie, en collaboration avec les équipes internes, afin d’anticiper les défaillances et d’optimiser le cycle de vie des équipements.