Stage - Data Scientist R&D H/F

Safran - CDD/Stage/Alternance; Montereau-sur-le-Jard; In loco; EUR 10.000 - 13.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Safran vous propose un stage au sein du département Fleet Data Engineering. Le stage porte sur l’analyse des pannes des équipements moteurs d’avion et l’exploration de Time Series Foundation Models (TSFM) en collaboration avec l’équipe R&D.

Vous développerez un pipeline d’extraction de caractéristiques et entraînerez des classifieurs robustes sur des embeddings latents, avec une stratégie d’évaluation stricte et des expériences reproductibles.

Competenze

• Formation Master 2 / école d'ingénieur en data science ou ML exigée.
• Maîtrise des frameworks ML et traitement séries temporelles.
• Bonnes pratiques de codage et autonomie scientifique.

Mansioni

• Construire et déployer un pipeline d’extraction de caractéristiques.
• Entraîner des classifieurs robustes sur embeddings latents.
• Établir une stratégie d’évaluation stricte et documenter les résultats.

Conoscenze

Python

PyTorch

Git

Transformers

Machine Learning

Time Series

Formazione

Master 2 en Data Science / ML

Strumenti

Jupyter

Descrizione del lavoro

Le stage proposé va se dérouler au sein du département Fleet Data Engineering. Le diagnostic des pannes sur les équipements moteurs d'avion est une opération complexe reposant sur l'analyse de données temporelles. Actuellement, la détection de certaines formes ou signatures critiques (anomaly detection) est limitée par un très faible nombre d'exemples (few-shot learning). Ce stage à forte composante R&D nécessitera un travail de bibliographie sur l'état de l'art récent et une démarche d'expérimentation scientifique rigoureuse. L'objectif est d'explorer et d'implémenter les Time Series Foundation Models (TSFM). Le/la stagiaire devra construire un pipeline d'extraction de caractéristique, entraîner des classifieurs robustes aux données déséquilibrées sur ces embeddings latents, et définir une stratégie d'évaluation stricte, avant le passage à l'échelle sur nos pipelines.

Étudiant-e en Master 2 (Bac +5) ou école d'ingénieur en Data Science / Machine Learning. Vous possédez de solides bases en Deep Learning et une forte appétence pour le traitement des séries temporelles (et les contraintes industrielles associées).

Compétences recherchées :

• Maîtrise de Python, PyTorch, Git et des bonnes pratiques de code.
• Connaissances en architectures Transformers et algorithmes de Machine Learning.
• Rigueur scientifique, curiosité pour l'état de l'art, et esprit critique vis-à-vis des métriques d'évaluation.
• Autonomie et capacité à synthétiser des résultats complexes.