Apprenti(e) Data Scientist / AI Engineer F/H F/H Safran

Vous souhaitez enrichir votre parcours avec une expérience significative dans une industrie au cœur de l'innovation et de la technologie de pointe ?

Safran Aerosystems (SAO) conçoit des solutions de haute technologie qui optimisent la performance des aéronefs et la sécurité des vols. Numéro 1 mondial des systèmes d'évacuation d'urgence et des systèmes oxygène pour l'équipage, Safran Aerosystems est également un acteur majeur des systèmes carburant et fluides.

Vous intégrerez l'équipe Data & IA au sein d'une entité technologique de référence dans l'aéronautique.

A ce titre, vos missions seront de :

- Appliquer l'IA générative aux métiers : extraire de l'information dans des documents non structurés, concevoir des assistants métier, développer des solutions RAG.
- Concevoir des systèmes agentiques : automatiser des tâches, générer des analyses, interagir avec les systèmes internes.
- Déployer la data science tabulaire : créer des modèles prédictifs pour la maintenance (détection de dérive, classification, régression, anomalies), optimiser la performance opérationnelle.
- Accompagner les métiers : comprendre les processus, cadrer les cas d'usage, réaliser des POC sur des jeux de données réels et complexes.
- Participer au pilotage du cycle complet ML & IA : effectuer la revue de l'état de l'art, explorer les données, implémenter, valider et préparer l'industrialisation.
- Explorer et implémenter des modèles d'IA générative (LLMs, architectures Transformers, bibliothèques HF).
- Concevoir et prototyper des systèmes agentiques (LangGraph, Llama-Index, LangChain…) pour assister les utilisateurs métier ou automatiser des processus complexes.
- Développer des modèles ML tabulaires pour la maintenance prédictive.
- Développer des pipelines de RAG : vectorisation, chunking, évaluation du système, optimisation de la pertinence.
- Réaliser des POC end-to-end : état de l'art, prototypage, expérimentation, retour d'expérience.
- Participer à la compréhension métier, à la préparation des données, à l'interprétation des résultats et aux restitutions.
- Contribuer à la veille technologique autour de la GenAI et des systèmes IA avancés.
- Collaborer avec les ingénieurs, data engineers et différents métiers.

Vous préparez actuellement un Master ou êtes élève en école d'ingénieur (Bac+4/Bac+5), spécialisé(e) en data science, IA, machine learning ou informatique ? Vous avez un rythme de l'alternance avec 1 semaine en formation et 2 à 3 semaines en entreprise ?

Vous avez des compétences techniques en intelligence artificielle, machine learning, Python (PyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy), ainsi qu'en outils de suivi d'expérimentations (MLflow, Weights & Biases ou équivalent) ?
Vous maîtrisez le traitement et l'analyse de données tabulaires, avez des connaissances en NLP (Transformers, modèles de langage, fine-tuning) et savez développer des pipelines RAG (vectorisation, chunking, retrieval, évaluation) ?
Vous êtes à l'aise avec les environnements SQL, Docker/Kubernetes, Git/GitLab/GitHub, et avez des notions MLOps/cloud (AWS apprécié) ?
Vous connaissez les frameworks multi-agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen…) et avez déjà expérimenté l'apprentissage supervisé ou non supervisé ?

Vous êtes reconnu(e) pour votre curiosité scientifique et technologique, votre autonomie, votre prise d'initiative et votre rigueur ?
Vous possédez de bonnes capacités de synthèse, de communication et de vulgarisation, et appréciez le travail d'équipe avec des profils variés ?
Vous aimez innover, expérimenter et faire preuve de qualité rédactionnelle dans vos projets ?

Idéalement, vous avez déjà acquis de l'expérience à travers des projets académiques, personnels ou professionnels dans les domaines suivants :

Utilisation de modèles de langage et participation à des projets en IA générative ou NLP (génération/analyse automatique de documents, solutions RAG)
Conception et expérimentation de systèmes agentiques (agents autonomes, orchestrations multi-agents)
Modélisation prédictive ou analyses statistiques sur des données tabulaires (classification, détection d'anomalies)
Mise en production ou démonstration technique (développement de prototypes ou applications, API, interfaces Streamlit/Gradio/React, etc.)
Engagement dans des compétitions et challenges data (Kaggle…) mettant en valeur votre créativité et vos capacités d'analyse

Vous êtes à la recherche d'un apprentissage où vous pourrez non seulement apprendre, mais aussi faire une réelle différence dans les projets que vous mènerez ? Alors ce poste est fait pour vous !