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Airbus is a European aerospace group formed in 1970 as a consortium of French, German, British and Spanish manufacturers to build a competitor to the American aircraft industry, and now the largest commercial aircraft maker in the world. Its passenger jets run from the A220 through the best-selling A320 family to the A350 widebody, built in an unusual pan-European industrial system where major sections are made in different countries and flown to final assembly lines. Beyond airliners it is the largest civil helicopter maker, builds telecommunications and observation satellites, and supplies military aircraft including the A400M transport.

Job Description:

Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ?

Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être le stage qu’il vous faut !

Vous êtes étudiant(e) et à la recherche d'un stage ou d'une année de césure vous permettant de valider votre diplôme et qui fera décoller votre carrière?Imaginez-vous au cœur d’une entreprise reconnue à l’international, implantée sur tous les continents du monde et riche d’une diversité de parcours, d’expertise et de culture.

Tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation, vous avez l’opportunité de faire partie de cette aventure passionnante.

Votre mission :

Une offre de stage intitulée « Développement d’estimateurs de charges mécaniques par Intelligence Artificielle / Capteurs Virtuels (h/f) » vient de s'ouvrir au sein de Airbus Helicopters sur son site de Marignane.

Vous rejoindrez le département « Research & Technology » en charge des études amonts et du développement des briques technologiques de rupture pour nos hélicoptères et drones de demain.

Votre stage consistera à explorer et développer des méthodologies basées sur l’Intelligence Artificielle (réseaux de neurones) pour estimer précisément les charges mécaniques ou d’autres grandeurs physiques en vol, sans ajout de capteurs physiques matériels.

Ces capteurs virtuels s’appuient sur l’analyse avancée des paramètres de vol (vitesse, attitudes, accélérations) pour reconstituer l’historique de sollicitation de l’aéronef.

Grâce à la validation systématique de vos modèles à partir de données réelles d’essais en vol, vous contribuerez directement à la mise en place d'une maintenance prédictive sur-mesure, ajustée à l’usage réel de chaque appareil, permettant d’optimiser la disponibilité opérationnelle et d’alléger l'empreinte de maintenance pour nos clients.

Ce stage, d'une durée de 6 mois, débutera idéalement en janvier 2027 (cette période est indicative et pourra être ajustée entre janvier et avril 2027 selon votre calendrier académique).

Vos principales missions :

  • Prise en main des algorithmes d’apprentissage automatique (réseaux de neurones) et optimisation des chaînes de prétraitement des données.
  • Identification des paramètres pertinents, feature engineering et structuration des bases de données de vol.
  • Étude bibliographique des approches statistiques et IA appliquées aux structures aéronautiques (fatigue, fiabilité) et adaptation aux problématiques hélicoptère.
  • Entraînement, évaluation quantifiée et validation des modèles d'estimation de charges par comparaison directe avec les données d’essais en vol.

Votre tuteur ou tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage, vous aidant à développer vos compétences et à atteindre vos objectifs professionnels.

Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :

  • Les statistiques appliquées, la modélisation probabiliste et le traitement du signal.
  • L'analyse de données massives et les méthodes de décomposition temporelle/fréquentielle.L’application concrète de l’Intelligence Artificielle à des problématiques physiques de pointe.

Votre carte d’embarquement pour cette aventure :

Vous êtes actuellement en diplôme d'ingénieur ou Master 2 (Bac +5) en ingénierie générale, aéronautique, mathématiques appliquées ou data science/IA ou un domaine équivalent.

Vous possédez idéalement les compétences suivantes :

Compétences techniques :

  • Solides bases en mathématiques appliquées (statistiques, probabilités, algèbre linéaire)
  • Traitement de données et programmation scientifique (Python, Matlab, bibliothèques ML/DL)

Soft Skills :

  • Esprit d'analyse, rigueur scientifique et bonne capacité de synthèse face à des sujets complexes.
  • Excellentes qualités relationnelles, autonomie et goût pour le travail en équipe multidisciplinaire.

Langues :

  • Anglais : Intermédiaire à avancé (lecture et rédaction technique)
  • Français : Courant

Notre processus de recrutement :

Votre candidature sera analysée attentivement par notre équipe de recrutement. Si votre profil correspond à nos attentes, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo.

Suite à cette étape, si votre candidature est retenue, elle sera alors proposée au manager pour un entretien.

Envie de faire partie de l'aventure Airbus ?

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:

Airbus Helicopters SAS

Employment Type:

Internship

-------

Experience Level:

Student

Job Family:

Research and Technology

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.

Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to [email protected].

At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.

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