At a glance

Location: Toulouse, France
Work type: Onsite
Category: Data

What they are looking for

PythonPandasNumpyScikit-learnSql

Location: Toulouse Area

Job Description

Et si votre aventure professionnelle commençait avec Airbus Protect !

Vous recherchez un stage de fin d’étude ou intégré dans une année de césure vous permettant de valider votre diplôme ? Nous vous proposons de travailler auprès d’experts en analyse et maîtrise des risques dans les métiers de la cybersecurity, de la safety et de la sustainability.

Une offre de stage intitulée « Stage 2027 - Data Scientist - Modélisation des risques industriels sur la production d’avions (All Gender) » vient de s'ouvrir au sein d’Airbus Protect sur son site de Toulouse. Vous rejoindrez le département Cybersecurity en charge de modéliser la production à l’échelle d’une famille d’avions Airbus pour l’évaluation des risques opérationnels.

La data science est un levier stratégique majeur pour Airbus Protect. Face à la complexité des enjeux de production d’avions, il est essentiel d'évoluer d'une simple analyse descriptive vers une modélisation prédictive, rigoureuse et défendable, des risques industriels et opérationnels. Cette approche permet d'éclairer la prise de décision, de sécuriser la chaîne d'assemblage et d'optimiser la résilience globale de l’entreprise.

Au sein de l'équipe SIONA, en collaboration directe avec les équipes opérationnelles et le planning, vous aurez pour mission de développer un modèle innovant traduisant les risques de la chaîne de production de cette famille d’avions, puis de participer à la création d'un tableau de bord clair et décisionnel à destination du top management.

Tâches et responsabilités

Votre stage s'articulera autour de deux axes complémentaires mais essentiels pour construire un modèle robuste et crédible. Votre tuteur/tutrice vous aidera à identifier vos objectifs professionnels et vous accompagnera dans le développement de vos compétences. Vos principales activités seront les suivantes :

Axe 1 : Analyse de l'existant, benchmark et recherche méthodologique

L'objectif est d'explorer de nouvelles approches scientifiques pour faire évoluer la modélisation des risques industriels.

Phase d'état de l'art et diagnostic

Analyser les modèles prédictifs actuellement déployés au sein de l'équipe SIONA pour identifier leurs limites et leurs leviers d'amélioration.

Réaliser une veille scientifique et méthodologique sur la modélisation probabiliste et stochastique appliquée aux chaînes de production complexes.

Phase de cadrage et propositions

Évaluer la pertinence, la faisabilité et la scalabilité des nouvelles méthodes identifiées au regard des contraintes de la ligne d'assemblage.

Proposer des architectures de modélisation innovantes permettant de mieux capturer la propagation des aléas industriels.

Axe 2 : Développement, expérimentation et intégration du modèle

L'objectif est de concrétiser les apports de la recherche à travers un prototype fonctionnel et exploitable par la direction.

Phase de prototypage et entraînement

Structurer et prétraiter les données de production (planning, retards, goulets d'étranglement, contraintes de ressources).
Développer et tester le nouveau modèle prédictif en Python pour simuler les scénarios de risque sur la chaîne d’assemblage final (FAL).
Réaliser des analyses de sensibilité et valider la précision des prédictions par rapport aux données historiques.

Phase de déploiement et valorisation

Intégrer le modèle validé sur la plateforme de data science interne d'Airbus Protect.
Participer à la restitution des résultats sous forme de tableau de bord décisionnel, clair et synthétique, destiné au top management.

Phase de restitution et transmission de connaissances

Synthétiser les retours d'expérience et les résultats de la recherche sous forme de documentation méthodologique et pédagogique.
Transmettre les nouvelles méthodologies validées aux équipes d'Airbus Protect afin d'enrichir le catalogue de compétences internes et de réutiliser ces approches sur d'autres projets industriels.

Idéalement, ce stage d’une durée de 6 mois commencera de préférence en janvier (la période est communiquée à titre indicatif, et pourra être revue).

Ce poste nécessite une habilitation de sécurité ou nécessite d'être éligible à une habilitation par les autorités reconnues.

Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :

L'opportunité de travailler sur un projet stratégique, de la définition du besoin à l'implémentation d'une solution concrète.

Une expérience unique à l'intersection de la data science, de la finance et d'un domaine de pointe, la cybersécurité.

Une forte visibilité au sein d'équipes stratégiques d'un leader mondial de l'aéronautique.

Cette offre vous intéresse ? Êtes-vous notre candidat·e ?

Vous préparez actuellement un diplôme de niveau Bac +5 (ou équivalent) dans une école d'ingénieur, Master 2 en Data Science, Mathématiques Appliquées, Statistiques ou une discipline apparentée ?

Durant vos études et expériences précédentes, vous avez développé les compétences suivantes :

Indispensable : Maîtrise de la programmation en Python et des librairies de data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn).

Solides connaissances en modélisation statistique, probabilités et machine learning.

Une première expérience avec des bases de données (SQL) est un plus.

Une connaissance de l’aéronautique, notamment pour sa partie industrielle, ou une appétence pour le secteur serait un plus.

Une connaissance de la gestion des risques notamment liés à la cybersécurité est appréciée également