Stage 2025 - Développement Digital Twin d'un réseau basé sur l'apprentissage automatique (H/F)

Job Description:

Et si votre aventure professionnelle commençait avec Airbus !

Vous recherchez un stage de fin d’année ou intégré dans une année de césure vous permettant de valider votre diplôme ?

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 stage intitulée « Stage 2025 - Développement Digital Twin d'un réseau basé sur l'apprentissage automatique (H/F) » vient de s'ouvrir au sein de Airbus Defence and Space sur son site d'Elancourt.

Vous rejoindrez le département « Network » en charge de concevoir et développer les futur produits et solutions réseaux (fixe, tactique, radio, communication par satellite…) de défense dans un cadre international.

Votre stage consistera à la mise en place d’une solution de jumeau numérique de réseau de télécommunication basé sur des technologies de Machine Learning.

Idéalement, ce stage d’une durée de 6 mois commencera en Mars 2025 (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.

Tâches et responsabilités :

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 :

-     Revue de l’état de l’art autour des hypothèses et des méthodes hybrides et de Deep Learning pour le jumeau numérique ainsi que pour la prédiction de l’évolution des performances réseau ;

-     Revue de l’état de l’art sur les MPGNN, les TGNN, et les Graphs transformers ;

-     Etude, implémentation et analyse les performances des Graph foundation model sur la prédiction des performances et des liens de communication ;

-     Revue de l’état de l’art sur les réseaux ad hoc et propositions d’architectures pertinentes pour les FANET à travers des protocoles de type OLSR, AODV, etc. Mise en place d’une maquette afin de simuler différents scénarios ;

-     Intégration du model résultant dans un système de pipeline de type « what-if analysis ». Interfaçage du composant dans une architecture de type SDN ;

-     Participation au développement d’un agent DRL (Decision Theory-guided Deep Reinforcement Learning) pour l’optimisation de la configuration des liens WAN à partir du Jumeau numérique ;

-     Exploration de l’approche Graph of Mixture of Expert (GMoE) et d’autres approches permettant d’imposer des valeurs déterminées hors des modèles ;

-     Implémentation et analyse d’une approche GMoE sur des architectures hétérogènes tels que GAT et Graph transformers.

 

 

Votre carte d’embarquement :

 

Vous préparez actuellement un diplôme de niveau Bac +5 (ou équivalent) dans le domaine de réseaux et télécom ou une discipline apparentée ? Vous possédez les compétences suivantes :

·        Python, C++ ;

·        Expériences avec des librairies de ML tels que Tensorflow, pytorch, Sklearn ;

·        Adaptation de modèles de Deep Learning pour l’implémentation et l’apprentissage tels que GNN, Transformers ;

·        Connaissances et pratique de la définition et de l’adaptation d’algorithmes de ML ;

·        Réseaux IP et protocoles de routage ;

·        Réseaux ad hoc statiques et mobiles.

Un fort intérêt pour les notions suivantes serait un atout :

·        Optimisation des problèmes réseau

·        Entrainement et Architectures Transformers et LLM

·        Approches MoE

·        Implémentation de modèles de Réinforcement learning tel que PPO

·        Arbre de décision

·        La recherche scientifique en général

·        Curiosité

 

Compétences linguistiques attendues :

Anglais : intermédiaire

Français : avancé

Prochaines étapes de notre processus de sélection :

Votre candidature sera analysée par un recruteur/recruteuse dans les prochains jours. Si votre profil correspond aux pré requis, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo (~12 minutes) dont le résultat sera visionné par le recruteur/recruteuse.

Si votre candidature est retenue, elle sera alors proposée au manager pour un entretien.

Rejoignez-nous !

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 Defence and Space SAS

Employment Type:

Internship

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Experience Level:

Student

Job Family:

Software Engineering

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