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

Référence : AA0913CW

Description de l'emploi :

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 données sur une flotte d'aéronef (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 thèse est de définir des méthodes basées sur l'apprentissage machine (Deep Learning, DL) opérant sur des volumes de données réduits afin d'identifier les données minimales à collecter.

Dans le cadre des projets aéronautiques, la collecte de données est un point de difficulté car elle repose généralement sur un système embarqué pour l'acquisition et le stockage de données à bord de l'aéronef.

De plus, l'utilisation des moyens de communication est généralement coûteuse dans l'environnement aéronautique, même lorsque des transmissions en temps réel ne sont pas nécessaires.

Enfin (et ce dernier point n'est pas spécifique au domaine aéronautique), le stockage et la gestion de données pour des applications de vision assistées par ordinateur représente rapidement des volumes de données importants, en particulier lorsqu'elles nécessitent des images ayant un haut niveau de résolution.

Cette thèse repose sur deux domaines scientifiques:

- l'intelligence artificielle explicable (eXplainable Artificial Intelligence)

- et l'apprentissage actif (active learning).

Ces techniques s'appliquent généralement après la collecte des données, dans un environnement constitué par des systèmes hébergés au sol afin de sélectionner des données qui sont stockées dans une base de données centralisée. Une difficulté pour cette thèse, réside dans l'application des techniques en amont de la phase de collecte des données. Cela nécessite de résoudre plusieurs verrous qui peuvent principalement se résumer comme suit :

* Définir une méthode "embarquable" pour des données de grandes dimensionnalité (des images de haute résolution),

* Définir une méthode distribuée permettant d'optimiser la collecte à l'échelle d'une flotte d'aéronefs.

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

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.


Cet emploi exige une connaissance des risques de conformité potentiels et un engagement à agir avec intégrité, comme base de la réussite, de la réputation et de la croissance durable de la société.

Unité légale :

Airbus Operations SAS

Type de contrat :

Doctorat, Contrat CIFRE

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Classe Emploi (France): Classe F11

Niveau d'expérience :

Débutant

Famille d'emplois :

Informatique&Comm, Traitemt Info/Données

En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Airbus à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par Airbus.
Airbus s'engage à assurer la diversité de sa main-d'œuvre et à créer un environnement de travail inclusif. Nous accueillons toutes les candidatures, quels que soient le milieu social et culturel, l'âge, le genre, l'invalidité, l'orientation sexuelle ou les croyances religieuses des postulants.

Airbus est depuis toujours attaché à l'égalité des chances pour tous. En tant que tel, nous ne demanderons jamais aucun type d'avance de frais dans le cadre d'un processus de recrutement. Toute usurpation d'identité d'Airbus à cette fin doit être signalée à emsom@airbus.com.

Chez Airbus, nous vous aidons à travailler, à vous connecter et à collaborer plus facilement et de manière plus flexible. Dans la mesure du possible, nous favorisons les modalités de travail flexibles pour stimuler la pensée innovante.

Diplôme(s) requis : Doctora