STAGE – Ingénieur Data Scientist – Maintenance prédictive par IA – F/H

THALES; Toulouse; On-site; EUR 6,700 - 13,000; Full time

Job summary

Le site de Toulouse Champollion propose un stage de fin d’études en intelligence artificielle et data science, au sein de l’équipe maintenance prédictive de Thales. Vous analyserez des jeux de données capteurs et journaux d’exploitation pour anticiper les défaillances.

Vous développerez des modèles de Machine Learning avec Python et bibliothèques associées, étudierez les séries temporelles industrielles et présenterez les résultats aux équipes, contribuant directement à l’optimisation du cycle

Qualifications

• Maîtrise des notions d’IA et de data science en contexte industriel.
• Connaissance des bibliothèques ML et des langages Python/R/SQL.
• Capacité à traiter des données issues de capteurs et d’exploitation.
• Intérêt pour les séries temporelles et l’analyse de données industrielles.
• Autonomie, curiosité et rigueur attendues.

Responsibilities

• Analyser des jeux de données historiques issus de capteurs et de journaux d’exploitation.
• Capitaliser sur les travaux réalisés lors de projets de préparation et de qualification des données.
• Développer et entraîner des modèles de Machine Learning pour détecter des signaux précurseurs de défaillance.
• Évaluer les performances des modèles et proposer des améliorations.
• Collaborer avec les équipes techniques et présenter 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

Bac+5 en Intelligence Artificielle

Bac+5 en Statistics

Bac+5 en Ingénierie industrielle avec spécialisation analyse de données

Tools

Scikit-Learn

TensorFlow

PyTorch

SQL

Job description

Lieu : Toulouse, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays.

Nos engagements, vos avantages

• Notre savoir-faire technologique
• Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
• Un environnement inclusif et bienveillant
• Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG...)

Votre quotidien

Le site de Toulouse Champollion regroupe les activités de l’ingénierie de systèmes satellites, de la conception et réalisation de charges utiles, et du développement et qualification de segments sol. Il intègre également un centre de recherche et un accélérateur industriel de start-up et ventures, ainsi que les activités relevant de la science des très basses températures, avec le développement et la production de refroidisseurs micromécaniques pour des marchés exigeants.

Dans le cadre d’une démarche d’innovation industrielle, vous contribuerez au développement de solutions de maintenance prédictive visant à anticiper les défaillances d’équipements industriels et à optimiser leur cycle de vie.

En vous appuyant sur l’analyse de données issues de capteurs et de systèmes de suivi, vous participerez à la mise en œuvre d’approches d’intelligence artificielle permettant d’identifier les signes précurseurs de dysfonctionnement.

Vous serez amené à :

• Exploiter et analyser des jeux de données historiques provenant de capteurs et de journaux d’exploitation d’équipements industriels.
• Comprendre et capitaliser sur les travaux réalisés lors des précédents projets de préparation et de qualification des données.
• Développer et entraîner des modèles de Machine Learning permettant de détecter les signes avant-coureurs de défaillance et de prédire la fin de vie des équipements.
• Évaluer les performances des modèles et proposer des pistes d’amélioration.
• Collaborer avec les équipes techniques et industrielles afin de contextualiser les résultats obtenus.
• Documenter les travaux réalisés et présenter les conclusions aux parties prenantes du projet.

Votre profil

Votre priorité est de réaliser un stage de fin d’études sur un sujet mêlant intelligence artificielle, data science et enjeux industriels concrets ?

Vous avez l’ambition de contribuer au développement de solutions innovantes de maintenance prédictive ?

Vous avez envie de découvrir les applications de l’IA au service de la performance industrielle ?

Vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle, Statistiques ou Ingénierie industrielle avec une spécialisation en analyse de données, et vous avez des connaissances sur :

• Le Machine Learning et les bibliothèques associées (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch ou équivalent).
• L’analyse et le traitement de données.
• La programmation en Python, R ou SQL.
• Les problématiques liées aux séries temporelles et aux données industrielles.

Votre autonomie, votre curiosité, votre esprit d’analyse et votre rigueur sont des atouts que l’on vous reconnait ?

Alors ce stage est fait pour vous !

Le mot de l’équipe

L’intelligence artificielle transforme progressivement les approches de maintenance industrielle. Si vous souhaitez travailler sur un sujet concret à fort impact opérationnel et développer vos compétences en data science appliquée à l’industrie, rejoignez-nous !

Vous intégrerez une équipe engagée dans l’innovation et contribuerez à des projets mêlant expertise métier, données et intelligence artificielle.

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études. Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout.