Stage 2027 - Data Scientist Modélisation des risques indus sur la production d’avions (All Gender)
Et si votre aventure professionnelle commençait avec Airbus Protect !
Stage 2027 - Data Scientist - Modélisation des risques industriels sur la production d’avions (All Gender)
Airbus Protect sur son site de Toulouse
département Cybersecurity
Tâches et responsabilités
Axe 1 : Analyse de l'existant, benchmark et recherche méthodologique
Phase d'état de l'art et diagnostic
- Analyser les modèles prédictifs actuellement déployés au sein de l'équipe SIONA pour identifier leurs limites et leurs leviers d'amélioration.
- Réaliser une veille scientifique et méthodologique sur la modélisation probabiliste et stochastique appliquée aux chaînes de production complexes.
•
Phase de cadrage et propositions
- Évaluer la pertinence, la faisabilité et la scalabilité des nouvelles méthodes identifiées au regard des contraintes de la ligne d'assemblage.
- Proposer des architectures de modélisation innovantes permettant de mieux capturer la propagation des aléas industriels.
Axe 2 : Développement, expérimentation et intégration du modèle
- Structurer et prétraiter les données
de production (planning, retards, goulets d'étranglement, contraintes de ressources).
- Développer et tester le nouveau modèle prédictif
en Python
pour simuler les scénarios de risque sur la chaîne d'assemblage final (FAL).
- Réaliser des analyses de sensibilité et valider la précision des prédictions par rapport aux données historiques.
•
Phase de déploiement et valorisation
- Intégrer le modèle validé sur la plateforme de data science interne d'Airbus Protect.
- Participer à la restitution des résultats sous forme de
tableau de bord décisionnel
Phase de restitution et transmission de connaissances
- Synthétiser les retours d'expérience et les résultats de la recherche sous forme de documentation méthodologique et pédagogique.
- Transmettre les nouvelles méthodologies validées aux équipes d'Airbus Protect afin d'enrichir le catalogue de compétences internes et de réutiliser ces approches sur d'autres projets industriels.
Idéalement, ce stage d’une durée de 6 mois
janvier
(la période est communiquée à titre indicatif, et pourra être revue). Ce poste nécessite une habilitation de sécurité ou nécessite d'être éligible à une habilitation par les autorités reconnues. Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :
- L'opportunité de travailler sur un projet stratégique, de la définition du besoin à l'implémentation d'une solution concrète.
- Une expérience unique à l'intersection de la data science, de la finance et d'un domaine de pointe, la cybersécurité.
- Une forte visibilité au sein d'équipes stratégiques d'un leader mondial de l'aéronautique.
•
Vous préparez actuellement un diplôme de niveau Bac +5 (ou équivalent)
école d'ingénieur, Master 2 en Data Science, Mathématiques Appliquées, Statistiques ou une discipline apparentée
Indispensable
Maîtrise de la programmation en Python et des librairies de data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
- Solides connaissances en modélisation statistique, probabilités et machine learning.
- Une première expérience avec des bases de données (SQL) est un plus.
- Une connaissance de l'aéronautique, notamment pour sa partie industrielle, ou une appétence pour le secteur serait un plus.
- Une connaissance de la gestion des risques notamment liés à la cybersécurité est appréciée également
- Soft Skills •
Rigueur
Autonomie
Très bon relationnel
et capacité à communiquer avec des interlocuteurs aux profils variés (techniques et financiers).
- Capacité à
synthétiser
Compétences linguistiques attendues
Prochaines étapes de notre processus de sélection
Rejoignez-nous !
Company
Contract Type
Experience Level
Job Family
Not included in the source posting: what you'll do, benefits.
Skills
Who can apply
The employer didn't state any visa, work authorization, citizenship or clearance requirements in this posting. Confirm with the employer before applying.
Read automatically from the employer's posting text. Always confirm with the employer — requirements can change after a job is published.