STAGE 2027 - Operations IoT et Analyse Prédictive (f/h)

• Le développement de modèles prédictifs de machine learning pour anticiper les trajectoires de dégradation des batteries d'équipements à partir de métriques de capteurs en temps réel.
• L'intégration des prédictions de cycle de vie des batteries avec l'historique des trajets et les données de rendez-vous (RDV) clients ou sites planifiés.
• La génération de plannings d'intervention optimisés pour les techniciens afin de garantir un remplacement préventif des batteries le long des corridors de déplacement existants.
• La collaboration avec les architectes de la plateforme pour valider la scalabilité des modèles sur une infrastructure IoT de streaming.
• La documentation des pipelines système et la présentation des résultats de performance aux équipes d'ingénierie des données et d'opérations.

Votre tuteur ou tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage, vous aidant à développer vos compétences et à atteindre vos objectifs professionnels.

Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :

• Mise en oeuvre d’agent IA
• Machine learning et modèle prédictif
• Intégration d’IoT dans un environnement industriel
• Architecture d’entreprise

Votre carte d’embarquement pour cette aventure :

Vous êtes actuellement en BAC+5, Master ou Ingéniérie des données, Data Science, intelligence artificielle, IoT, génie informatique ou un domaine équivalent.

Compétences techniques :

Modélisation prédictive & IA

• Excellente maîtrise de Python appliqué à l'analyse de données et au machine learning (ex. pandas, NumPy, scikit-learn).
• Solides connaissances en analyse de séries temporelles, modèles de régression et prévision de courbes de dégradation.
• Sensibilisation aux frameworks d'IA agentique modernes.

Ingénierie des données & Systèmes

• Aisance avec la manipulation de la télémétrie en temps réel, les API REST et la logique des architectures orientées événements.
• Notions de base en traitement de données géospatiales, logique d'optimisation de tournées ou techniques de programmation linéaire.

Un plus :

• Expérience avec des bases de données de séries temporelles ou des frameworks de streaming (ex. MQTT, Kafka).
• Pratique concrète d'outils géospatiaux / d'optimisation de trajets (ex. GeoPandas, Folium, OR-Tools).
• Connaissance des outils standards de développement logiciel (Git, Docker, Jira et Python).

Soft Skills :

• Esprit de synthèse, rigueur technique et fort intérêt pour les systèmes matériels physiques et numériques.
• Esprit d'équipe, curiosité, capacité d'adaptation et enthousiasme à travailler dans un environnement multiculturel.

Langues :

• Francais : courant
• Anglais : avancé
  

Notre processus de recrutement :

Votre candidature sera analysée attentivement par notre équipe de recrutement. Si votre profil correspond à nos attentes, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo. Suite à cette étape, si votre candidature est retenue, elle sera alors proposée au

manager pour un entretien.

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This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:
AIRBUS SAS

Employment Type:
Internship
-------

Experience Level:
Student

Job Family:
Digital

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Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com .

At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.