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#PhD/CIFRE Active Learning for Data Collection (H/F)


AIRBUS OPERATIONS SAS - Toulouse

Date de publication : 20/04/2024
Entreprise : Airbus Operations SAS
Localisation du poste : Toulouse, Occitanie
Type de contrat : CDI
Experience requise : Débutant / Jeune diplomé / moins de 2 ans d'expérience
Salaire : nc.
Secteur d'activité : Production, Assemblage, Integration, Essais
Description du poste

Job Description:

Et si VOTRE aventure continuait avec NOUS !

Dans le cadre de l'approfondissement d'un cursus scolaire, vous recherchez un contrat CIFRE d'une durée de trois ans, vous permettant de valider l'accès au titre de Docteur.

Nous vous proposons de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l'innovation.

Une offre de contrat CIFRE intitulée Techniques d'apprentissage actif pour l'optimisation de la collecte de donne?es sur une flotte d'ae?ronef (h/f) » vient de s'ouvrir au sein d'Airbus Commercial, sur son site de Toulouse.

Vous rejoindrez l'équipe d'Architecture Système  au sein du département  "Connectivity and Data Systems? du bureau d'études Airbus

L'objectif de cette the?se est de définir des me?thodes basées sur l'apprentissage machine (Deep Learning, DL) opérant sur des volumes de donne?es réduits afin d'identifier les données minimales a? collecter. 

Dans le cadre des projets ae?ronautiques, la collecte de donne?es est un point de difficulte? car elle repose ge?ne?ralement sur un syste?me embarque? pour l'acquisition et le stockage de donne?es a? bord de l'ae?ronef. 

De plus, l'utilisation des moyens de communication est ge?ne?ralement cou?teuse dans l'environnement ae?ronautique, me?me lorsque des transmissions en temps re?el ne sont pas ne?cessaires. 

Enfin (et ce dernier point n'est pas spe?cifique au domaine ae?ronautique), le stockage et la gestion de donne?es pour des applications de vision assiste?es par ordinateur repre?sente rapidement des volumes de donne?es importants, en particulier lorsqu'elles ne?cessitent des images ayant un haut niveau de re?solution.

Cette thèse repose sur deux domaines scientifiques:

- l'intelligence artificielle explicable (eXplainable Artificial Intelligence)

- et l'apprentissage actif (active learning).

Ces techniques s'appliquent ge?ne?ralement apre?s la collecte des donne?es, dans un environnement constitue? par des syste?mes he?berge?s au sol afin de se?lectionner des donne?es qui sont stocke?es dans une base de donne?es centralise?e. Une difficulté pour cette the?se, re?side dans l'application des techniques en amont de la phase de collecte des donne?es. Cela ne?cessite de re?soudre plusieurs verrous qui peuvent principalement se re?sumer comme suit :

De?finir une me?thode ?embarquable? pour des donne?es de grandes dimensionnalite? (des images de haute re?solution),

De?finir une me?thode distribue?e permettant d'optimiser la collecte a? l'e?chelle d'une flotte d'ae?ronefs.

La thèse s'appuiera sur un plan d'expérimentation utilisant les moyens Airbus

Profil recherché

Votre carte d'embarquement :

Formation en Informatique, Mathématiques appliquées, Aérospatiale ou Réseaux et télécoms.

Première expérience en relation avec le Machine Learning

Connaissance avérée des outils de développement pour le Machine Learning

Connaissance des bases de données SQL et NoSQL et des frameworks de manipulation de données

Capacité d'analyse et de résolution de problèmes

Connaissance de l'environnement AWS et des ses composants serait un plus.

Connaissance de l'exploitation d'un aéronef et de son fonctionnement (ex. : pilote) serait un plus.

Niveau de négociation en anglais.


 

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:

Employment Type:

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Experience Level:

Job Family:

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 emsom@airbus.com.

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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