QUI SOMMES-NOUS ?
Thales propose des systèmes d’information et de communication sécurisés et interopérables pour les forces armées, les forces de sécurité et les opérateurs d’importance vitale. Ces activités, qui regroupent radiocommunications, réseaux, systèmes de protection, systèmes d’information critiques et cybersécurité, répondent aux besoins de marchés où l’utilisation des nouvelles technologies numériques est déterminante. Thales intervient tout au long de la chaîne de valeur, des équipements aux systèmes en passant par le soutien logistique et les services associés.Nos équipes de l’activité Systèmes d’information critiques et cybersécurité fournissent des services et des solutions globales optimisant la performance, la résilience et la sécurité des systèmes d’information afin de faire face aux ruptures technologiques et aux cybermenaces.
Nous nous positionnons également sur la valorisation de la donnée et notamment sur des services en aval. Dans ce contexte, nous nous intéressons à divers domaines d'activités.
La Direction Ingénierie Logicielle propose la réalisation d'un stage sur le déploiement de modèles de machine learning pour la surveillance de la pollution de l'air pour son département Augmented Data.
Type: Stage
Lieu: Toulouse-Labège
Dans le cadre de sujets de recherches internes, Thales développe des « surrogate models » basés sur du machine learning pour améliorer la surveillance de la pollution de l’air.
Ces modèles de machine learning utilisent plusieurs sources de données (météorologiques, spatiales, environnementales, etc.) afin d’estimer la qualité de l’air.
Le stage consistera à développer les solutions logicielles afin de passer ces modèles de machine learning en production.
Le but est de proposer un service en continu de surveillance de la pollution de l’air sur toute la planète.
Cette mise en production se basera sur des services cloud légers et sécurisés existants chez Thales et permettant un déploiement simplifié et automatisé sur différents environnements informatiques.
QUI ETES VOUS ?
Vous êtes diplômé(e) d'une grande école d'ingénieur ou formation équivalente à dominante mathématiques appliquées et informatique, vous recherchez un stage de fin d’études de 6 mois ?
Vous êtes curieux(se), fortement intéressé(e) par l’Intelligence Artificielle et vous cherchez à monter en compétence sur des sujets innovants dans des secteurs variés et concrets ?
Vous faites preuve de de rigueur, d'organisation et vous aimez travailler en équipe ?
Alors ce stage est fait pour vous !
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE
Pour ce stage, vous intégrerezl’équipe Intelligence Artificielle de Thales Services Numériques composée d’une dizaine d’ingénieurs en data science et serez accompagné(e) par de nombreux ingénieurs en développement logiciel. Vous serez également amené(e) à travailler en étroite collaboration avec l’équipe experte dans les sciences de l'atmosphère et de l'environnement.
La cellule Intelligence Artificielle de Thales Services Numériques a pour vocation de répondre à de nombreux besoins liés à la data science. Les principaux domaines abordés concernent :
- La Computer Vision
- Le Natural Language Processing
- Les Surrogate Models
- Le data engineering
En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :
- Mise en place d'une base de données pour le stockage de données météorologiques et de pollution.
- Gestion de l'acquisition en continu des données.
- Gestion et entrainement en continu des modèles de machine learning.
- Mise en place de divers outils de visualisation de données.
- Création d'une interface utilisateur.
Vous monterez en compétences sur les technologies suivantes : Pyhton et les principales librairies (Pandas, Numpy, Matpolib, Seaborn, Bokeh, Scikit-learn), Docker, Kubernetes, création et gestion des bases de données SQL, connaissance en machine/deep Learning et Intelligence Artificielle.
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.
Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.