STAGE -Application machine learning pour la détection de phénomènes physiques lors d'essais Moteurs F/H

Description de l'offre

STAGE -Application machine learning pour la détection de phénomènes physiques lors d'essais Moteurs F/H

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.

Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.

Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.

·  CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

Référence

2025-165812

Description du poste

Intitulé du poste

STAGE -Application machine learning pour la détection de phénomènes physiques lors d'essais Moteurs F/H

Type contrat

Stage

Durée du contrat

6 mois

Statut (CSP)

Etudiant

Temps de travail

Temps complet

Parlons de votre future mission

La surveillance des bancs d'essais et la prédiction des phénomènes physiques constituent des étapes essentielles pour assurer la fiabilité et la performance des systèmes propulsifs modernes. Au cours des essais, un ensemble de capteurs est utilisé pour collecter en continu un volume important de données. Un suivi en temps réel permet ainsi de détecter rapidement des phénomènes critiques, tels que le flottement du fan, et de prendre les mesures nécessaires.

Les méthodes d'analyse traditionnelles, comme le traitement spectral, apportent une base fiable pour la détection et l'interprétation de ces événements. Toutefois, le traitement en temps réel d'un nombre croissant de données et la diversité des phénomènes étudiés encouragent l'intégration de solutions innovantes comme l'intelligence artificielle. Ces approches permettent de mieux exploiter les informations issues des mesures, tout en intégrant des connaissances issues de la physique. Leur déploiement implique cependant de relever de nouveaux défis liés à leur intégration et à la gestion des ressources de calcul.

L'objectif de ce stage est d'explorer et de développer des méthodes d'intelligence artificielle afin de détecter de manière fiable certains phénomènes dynamiques lors des essais sur bancs. Ce travail portera sur l'analyse de jeux de données expérimentales et pourra inclure une étude bibliographique pour identifier les approches les plus pertinentes, suivie de la mise en œuvre et de la comparaison de plusieurs modèles d'IA afin de sélectionner le plus adapté, principalement en Python. Le (La) stagiaire devra faire preuve d'esprit critique dans l'évaluation des résultats obtenus, et sera amené(e) à travailler sur l'interprétabilité des solutions ainsi que sur la valorisation de ses travaux. Des connaissances en traitement du signal sont un atout pour la compréhension et l'analyse des données. En complément, le (la) stagiaire découvrira le fonctionnement d'un turboréacteur, élément essentiel pour appréhender les phénomènes étudiés. À l'issue du stage, il (elle) aura acquis des compétences en traitement et analyse de données, intelligence artificielle, physique appliquée et en instrumentation.

Mais encore ? (avantages, spécificités, …)

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Parlons de vous

• Bac +5 dans une filière mécanique et/ou data science

• Maîtrise de Python

• Des connaissances en traitement du signal seraient appréciées

• Curieux(se) et autonome

Localisation du poste

Localisation du poste

Europe, France, Ile de France, SEINE ET MARNE (77)

Ville

VILLAROCHE

Critères candidat

Niveau d'études min. requis

BAC+5

Niveau d'expérience min. requis

Jeune diplômé-e/Première expérience