STAGE - Ingénieur IA MLOps - F/H

Thales; Limours; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de haute technologie propose un stage de 6 mois à Limours, France, pour explorer des méthodes de MLOps en collaboration avec des experts. Vous aurez la chance de travailler sur des solutions radar innovantes en utilisant vos connaissances en Python et en apprentissage machine. Ce stage est une excellente opportunité d'approfondir vos compétences pratiques dans un environnement dynamique.

Prestations

Gratification selon le niveau d'études

Environnement inclusif

Qualifications

• Connaissances en programmation pour la datascience.
• Connaissances globales en apprentissage machine et en apprentissage profond.
• Connaissance d'outils de MLOps souhaitable.

Responsabilités

• Prendre en main les processus de traitement des données et d’apprentissage existants.
• Explorer des outils de MLOps.
• Proposer des évolutions des codes existants.

Connaissances

Programmation Python

Utilisation de sklearn

Connaissance de Pytorch

Outils MLOps (DVC, MLFlow)

Apprentissage machine

Apprentissage profond

Formation

Stage de fin d'études

Outils

Gitlab

CI/CD

Tensorboard

Description du poste

Lieu : Limours, 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 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 81 000 collaborateurs dans 68 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

Situé à 20mn du Pôle technologique de Paris-Saclay, le site est l’un des plus grands centres d’excellence radars de surface. Nous contribuons à développer, concevoir, intégrer et tester des radars de surveillance aériennes dédiés à la détection et l’identification de cibles.

La mission de notre équipe est de définir et d’évaluer des solutions radar innovantes qui viendront intégrer le catalogue des produits dans les années futures.

L’intelligence artificielle est susceptible de présenter un fort intérêt pour les radars, ce stage de recherche est créé au sein du service « Algorithmes Avancés et Simulations ».

Avec le support de l’équipe IA et des experts Thales, ce stage explorera des méthodes de MLOps pour automatiser certaines étapes de traitement de données, d’apprentissage et d’évaluation des modèles développés par le service.

Vos missions :

• Prise en main des processus de traitement des données et d’apprentissage existants et des bonnes pratiques
• Exploration d’outils de MLOps (DVC, MLFlow, )
• Proposition d’évolution des codes existants et de configuration des serveurs pour intégrer ces outils

Votre profil

Vous avez des connaissances en programmation pour la datascience: Python, sklearn, pytorch, etc.

Connaissances globales en apprentissage machine et en apprentissage profond et des méthodes associées.

Connaissance d’outils de MLOps (ex: DVC, MLFlow, tensorboard, Gitlab, CI/CD) sont souhaitables.

Stage de fin d'études, 6 mois.

Mot de l'équipe

Ce stage sera l’occasion de découvrir les principes de déploiement d’IA dans un système complexe et d’approfondir des sujets fondamentaux pour développer des IA de confiancecomme la reproductibilité et la fiabilité.

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. Postulez et rejoignez nous !