Stage Ingénieur(e) Développement Machine Learning pour maintenance aéronautique F/H

Job description

Safran Power Units conçoit, développe et fabrique des groupes auxiliaires de puissance, des turboréacteurs et des systèmes de démarrage pour les marchés civil et militaire. Dans le cadre de la stratégie de décarbonation de l'aviation, Safran Power Units est également le centre d'excellence du Groupe SAFRAN sur les systèmes Pile à Combustible Hydrogène. Rattaché à la direction technique, le Bureau d'Etudes équipements est en charge de concevoir et développer les équipements électriques, hydrauliques, ainsi que les calculateurs de nos machines.

Sur les avions modernes, s'impose la nécessité de surveiller l'état des appareils de façon toujours plus précise. Au sein de l'équipe calculateurs, votre mission sera d'établir un modèle d'apprentissage embarqué pour la surveillance de l'état de santé (Health Monitoring) d'une turbine à gaz et/ou d'une pile à combustible à hydrogène.

Pour cela, vous serez amené(e) à

- Définir un modèle d'apprentissage répondant aux contraintes projet ; - Définir la méthode de transformation du modèle permettant de passer d'un modèle entrainé à un modèle fonctionnant dans un système embarqué ; - Concevoir l'outil permettant la collecte des données, le pré-traitement, l'entrainement du modèle... ; - Définir le mécanisme de mise à jour vers un système embarqué ; - Définir les KPI permettant de mesurer la pertinence du modèle et valider leur représentativité.

Rejoindre Safran Power Units, c'est intégrer un grand Groupe :

• Valorisant la diversité et l'inclusion ;
• Encourageant le développement des compétences et des parcours de carrière ;
• Offrant de nombreux avantages (prise en charge à hauteur de 75% des abonnements de transports en commun, CSE, restaurant d'entreprise…). Nous avons suscité votre curiosité ?

Rendez-vous sur https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/safran-power-units pour avoir plus de détails sur notre structure et ce que nous pouvons vous offrir !

Profil recherché

• Élève ingénieur(e) en dernière année de cursus ;
• Spécialisation en systèmes d'information et développement logiciel ;
• Bonnes connaissances en Python, traitement de données et Machine Learning ;
• Une connaissance du traitement du signal ou des contraintes liées aux systèmes embarqués serait un atout.