STAGE 2026 - Stage en Machine Learning pour la détection d'anomalies de capteurs (H/F)
**Job Description:** Prêt(e) à prendre votre envol ? Et si votre aventure commençait avec nous ?! Quel que soit le poste de vos rêves, nous avons peut-être le stage qu'il vous faut ! Vous êtes étudiant(e) et recherchez un stage pour valider votre diplôme et lancer votre carrière ? Une offre de stage intitulée « *Stage en Machine Learning pour la détection d'anomalies de capteurs (H/F) *» vient de s'ouvrir chez Airbus Helicopters, à Marignane. Vous rejoindrez le département « Installations d'Essais en Vol » en charge de la validation et de l'analyse des données de vol. En tant que stagiaire en automatique au sein du département Essais en vol, vous travaillerez sur des données de vol d'essai provenant de capteurs haute fréquence (accéléromètres, jauges de contrainte, etc.), en vous concentrant sur la détection d'anomalies (perte de signal, dérive des capteurs, asymétrie, etc.) à l'aide de techniques d'IA. Vous collaborerez avec des spécialistes pour comprendre la physique du vol et les subtilités de ces jeux de données. Ce stage, d'une durée idéale de 5 à 6 mois, devrait débuter en février-mars 2026 (date sujette à flexibilité). Ce poste requiert une habilitation de sécurité ou l'éligibilité à une habilitation par des autorités reconnues. (Supprimer si non applicable). *Vos missions :* Votre tuteur vous accompagnera dans l'identification de vos objectifs professionnels et le développement de vos compétences.
- Évaluation de l'état de l'art (SOTA) des solutions d'IA pour la détection d'anomalies dans les données temporelles et vibratoires.
- Expérimentation de différents modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond afin de trouver les solutions les plus efficaces pour la détection d'anomalies.
- Évaluation des performances des modèles à l'aide d'indicateurs tels que la précision, le rappel et le score F1 afin de garantir leur exactitude et leur fiabilité.
- Intégration des modèles les plus performants à notre pipeline de validation existant
- Exploration de concepts tels que les réseaux de neurones basés sur la physique (PINN) et l'IA explicable (XAI) pour nous aider à comprendre pourquoi nos modèles effectuent certaines prédictions.
- Votre carte d'embarquement :*
- Vous avez de solides compétences en programmation Python.
- Vous maîtrisez les algorithmes de ML/DL, avec un intérêt particulier pour l'analyse de séries temporelles.
- Vous avez une compréhension de base du MLOps et du déploiement de cas d'utilisation de ML.
- Familiarité avec les systèmes de gestion de versions (par exemple, Git) et un environnement Linux.
- Expérience avec les frameworks d'apprentissage profond tels que PyTorch.
- Langues :*
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