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Safran desarrolla motores, equipos y sistemas de acondicionamiento aeronáuticos, así como sistemas para la defensa y el acceso al espacio.

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Mission Les moteurs d'avion génèrent au cours de leur vie une grande quantité de données. Ces données sont riches mais très complexes à exploiter directement. L'objectif est d'explorer l'utilisation de "World Models", une famille de modèles d'intelligence artificielle capables d'apprendre automatiquement une représentation compacte de systèmes complexes évoluant dans le temps. À partir de données historiques de fonctionnement moteur, le stage consistera à développer un modèle capable de :

  • intégrer plusieurs sources de données simultanément ;
  • apprendre une représentation latente du moteur résumant son état de fonctionnement ;
  • modéliser l'évolution de cet état au cours du temps ;
  • prédire ou expliquer les dynamiques observées dans les données. Profil Étudiant-e en Master 2 / Bac+5, issu-e d'une École d'ingénieurs ou formation équivalente. Très solides bases en mathématiques appliquées : algèbre linéaire, probabilités/statistiques, optimisation ; une connaissance de la topologie ou des méthodes géométriques pour l'apprentissage serait un plus. Très bonne maîtrise de Python et expérience avec PyTorch. Solides connaissances en Machine Learning / Deep Learning et séries temporelles. Goût pour la recherche appliquée, innovation, et la modélisation mathématique. Informations complémentaires / Formation BAC+5 Expérience Jeune diplômé-e/Première expérience

Requisitos

  • Álgebra lineal
  • Probabilidad/estadística
  • Optimización
  • Series temporales
  • Modelización matemática

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