Stage IA: Détection d'intrusions via Graph Learning

Thales Avionics, Inc. (AGS); Gennevilliers; On-site; EUR 11,000 - 17,000; Full time

Job summary

Le campus Gennevilliers de Thales recrute un stagiaire ingénieur IA pour travailler sur un framework de détection d'intrusions par Graph Representation Learning et Graph Neural Networks, en collaboration avec une équipe R&T spécialisée IA, cybersécurité et réseaux.

Vous étudierez des variantes de GNN (GCN, GAT, GraphSAGE, Dynamic GNNs), préparerez les données, testerez des approches auto-supervisées et participerez au développement logiciel et à la rédaction du rapport de stage.

Qualifications

• Étudiant en dernière année d'école d'ingénieur spécialisé en IA, développement logiciel ou cybersécurité.
• Maîtrise du Deep Learning et de la théorie des graphes.
• Maîtrise de Python et des librairies IA/Graphes : PyTorch, PyTorch Geometric, Scikit-Learn, Git.
• Anglais scientifique (C1–C2).
• Connaissances en cybersécurité et notions sur les protocoles réseau (TCP/IP, DNS).
• Connaissance du Graph Representation Learning et des Graph Neural Networks.

Responsibilities

• Étudier les variantes de GNN (GCN, GAT, GraphSAGE, Dynamic GNNs pour graphes temporels, GAEs).
• Identifier les forces et limites des approches actuelles (échelle, graphes hétérogènes et dynamiques).
• Proposer un module de détection d'intrusions : modélisation, préparation des données, architectures, évaluation.
• Appliquer les modèles à des jeux de données publics d'intrusions réseau (réseaux d'entreprise, IoT, infrastructure).
• Développer les composants logiciels pour montrer le use case, évaluer et benchmarker.
• Rédiger le rapport de stage.

Skills

Deep Learning

Graph theory

Python

PyTorch

PyG (PyTorch Geometric)

Scikit-Learn

Git

Anglais scientifique

Education

Dernière année d'école d'ingénieur en IA/Cyber Sécurité

Tools

PyTorch

PyG (PyTorch Geometric)

Git

Job description

Le campus Gennevilliers de Thales recrute un stagiaire ingénieur IA pour travailler sur un framework de détection d'intrusions par Graph Representation Learning et Graph Neural Networks, en collaboration avec une équipe R&T spécialisée IA, cybersécurité et réseaux.

Vous étudierez des variantes de GNN (GCN, GAT, GraphSAGE, Dynamic GNNs), préparerez les données, testerez des approches auto-supervisées et participerez au développement logiciel et à la rédaction du rapport de stage.