Le département Navigabilité de Safran Aircraft Engines (une trentaine de personnes) est intégré à la direction du savoir technique, direction intégrée à la direction technique. Ce département est localisé dans l'établissement de Villaroche.

Le département navigabilité exerce des privilèges accordés par les autorités de sécurité aérienne (ex : EASA).
L'un de ces privilèges est l'approbation de certains dossiers de certifications et de navigabilité. Ces dossiers peuvent faire partie de la démarche de certification initiale des moteurs, tant civils (famille CFM56 – Leap) que militaires (M88, TP400, M53, Atar…). Ces dossiers peuvent également concerner des évolutions de design de pièces de ces moteurs ou la conception de réparations de ces mêmes pièces. Ces privilèges s'exercent aussi sur l'approbation d'instructions établies pour le maintien de la navigabilité des produits certifiés (Manuels et Service Bulletins de l'après-vente).

Le département Navigabilité a aussi un rôle de formation règlementaire des personnels habilités pour exercer des taches de vérification de ces documents de navigabilité, avant qu'ils ne soient soumis aux bureaux de navigabilité (BdN).

Dans une démarche de progrès continu, nous visons à diminuer le nombre de commentaires émis par les BdN avant l'approbation des dossiers, pour éviter que ces dossiers ne soient ralentis par la prise en compte de ces commentaires. A cet effet, le traitement NLP « Natural Language Processing pour le traitement de documents » est envisagé comme un accélérateur de convergence vers la qualité pour les documents soumis aux BdN.

Au sein de du Département Navigabilité situé sur le site de Villaroche, le stagiaire « Natural Language Processing pour le traitement de documents » aura pour objectif de réaliser un POC (Proof of Concept) sur le traitement NLP de documents selon les axes suivants:
1. L'appropriation de documents reçus et traités.
2. L'identification et la construction d'une base d'exemples d'apprentissage et de validation.
3. La sélection de quelques modèles de langage et de méthodes pour entrainer les modèles sur la base.
4. L'entrainement des modèles et les tests de performances sur la base.
5. Si probant, le déploiement en test pour retour d'expérience.
6. Rédaction d'un rapport et conclusions sur l'apport du modèle.

Idéalement candidat de formation Data Scientist ayant eu lors de sa scolarité un ou des modules sur le traitement du langage naturel (Python + packages Tranformers (Hugging Face) + PyTorch).

Le candidat doit en outre:

• Etre autonome et curieux, prêt à être moteur sur un sujet novateur.
• Faire preuve d'un esprit de synthèse et d'initiative.
• Avoir un bon relationnel, être ouvert à la discussion et force de proposition.
• Niveau : en cours de formation dans une école d'ingénieur généraliste ou aéronautique ou en université, avec un ou des modules Data Scientist (dont NLP)
• Montrer un intérêt pour l'aéronautique est un plus.