Job Description
Descriptif de la mission En tant qu'apprenti en science des données chez Safran Landing Systems, vous entreprendrez un voyage transformateur dans les domaines de l'apprentissage automatique (ML) et de l'IA générative. Notre équipe est à la pointe de l'utilisation des technologies modernes pour résoudre des défis opérationnels complexes et stimuler l'innovation.
Ce rôle est basé sur notre site de Vélizy-Villacoublay (78) au sein du centre de fabrication 4.0 dans le département des systèmes d'information.
Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de la plateforme de données pour développer, déployer et maintenir des modèles ML et IA de pointe. Votre travail couvrira divers domaines, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'analyse prédictive, tout en exploitant la puissance des services de cloud computing et d'IA d'AWS.
Ce poste offre une opportunité unique d'acquérir une expérience pratique et d'approfondir vos connaissances dans un environnement dynamique et favorable, propulsant votre carrière en science des données et en intelligence artificielle.
Complementary Description
Dans le cadre de votre alternance, vous serez accompagné(e) par un maître d'apprentissage expérimenté tout au long de votre formation. Il veillera à votre intégration au sein de son équipe et plus généralement au sein de l'entreprise. De même, l'équipe RH vous invitera à une journée d'intégration dédiée aux nouveaux alternants. Cette journée vous permettra de découvrir notre organisation et nos produits et également de faire connaissance avec d'autres alternants présents sur le site de Vélizy.
Votre mission sera également l'opportunité de découvrir un grand groupe international tourné vers l'avenir.
Pour faciliter votre intégration au sein du site de Vélizy, créer du lien et répondre à toutes vos questions, des étudiants ont mis en place le groupe SAM (Student Accompaniement Mission). Il vous permettra de faire de nouvelles rencontres entre étudiants au travers de moments conviviaux tels que des déjeuners, afterworks et de business games ! Nous vous attendons avec impatience, venez rejoindre la communauté SAM !
Safran s'engage pleinement en faveur de l'insertion et du maintien dans l'emploi des personnes en situation de handicap :
- parce que nous percevons la diversité comme un facteur de performance et d'innovation,
- parce que nous privilégions le talent avant toutes choses,
- parce que le handicap peut toucher tout le monde, à tout moment de la vie.
Job Requirements
Etudiant(e) en 3ème année d'école d'ingénieur ou en master 2 spécialisé en informatique industrielle
Connaissances requises :
•Connaissances Fondamentales : Solide compréhension des mathématiques, des statistiques et des fondamentaux de l'informatique pertinents pour le ML et l'IA.
•Apprentissage Automatique et IA : Familiarité avec les algorithmes d'apprentissage automatique (apprentissage supervisé et non supervisé, apprentissage profond) et leur application dans le monde réel. Une expérience avec les modèles d'IA générative est un plus.
•Programmation : Maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R. Expérience avec les bibliothèques et frameworks ML (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
•Plateforme AWS : Expérience pratique avec les services AWS liés à l'apprentissage automatique et à l'IA (par exemple, Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon EC2, Amazon S3). La connaissance des pratiques AWS ML Ops est souhaitable.
•Gestion des Données : Capacité à prétraiter, nettoyer et manipuler de grands ensembles de données. Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL, les solutions d'entreposage de données et les processus ETL.
•Déploiement de Modèles : Compréhension des processus de déploiement, de surveillance et de maintenance des modèles. La familiarité avec la conteneurisation (Docker) et les outils d'orchestration (Kubernetes) est avantageuse.
Compétences transverses :
•Anglais courant
•Capacité à rédiger
•Capacité à expliquer
•Esprit d'équipe avec un sens de la diplomatie
•Connaissance pratique des méthodologies Agiles ou Cycle en V
•Capacité d'intégration dans une équipe, excellent relationnel tant avec les utilisateurs qu'avec les interlocuteurs IS ou IT.
•Autonomie, rigueur et méthodologie
•Prise d'initiative
•Ethique et confidentialité.
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