Stage 2027 Extraction et Validation des Données à l'Aide de Llms And Machine Learning H/F Airbus Defense and Space
- Toulouse - 31
- Stage
- Bac +5
- Industrie Aéronautique • Aérospatial
À noter sur ce job
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Détail du poste
Description de l'emploi:
Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ?
Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être l'apprentissage qu'il vous faut !
Vous rejoindrez 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.
Opter pour une ou plusieurs années en alternance est une occasion unique de combiner savoirs acquis dans le cadre de votre formation et application de ces savoirs sur le terrain dans un environnement professionnel challengeant. L'équipe Airbus vous formera et vous accompagnera dans votre évolution tout au long de votre période d'alternance.
Une offre de stage intitulée « Extraction et validation des données à l'aide de LLMs and Machine Learning (H/F) » vient de s'ouvrir au sein d'Airbus Operations SAS sur son site de Toulouse (Saint Martin - Wings Campus).
Vous rejoindrez le département d'Ingénierie de la Cabine en charge de la conception intérieure et de la gestion critique des données de poids des aéronefs.
Ce stage consistera à exploiter les Large Language Models (LLM) et le Machine Learning pour automatiser intelligemment l'extraction et la validation de données à partir de la documentation complexe de nos fournisseurs, afin de les intégrer dans notre environnement de gestion des données produits (PDM).
Ce stage débute en Février 2027 (date flexible) pour une durée de 6 mois.
Ce poste nécessite d'être éligible à une habilitation export control par les autorités reconnues.
Tâches et responsabilités :
Encadré par votre tuteur, vous développerez vos compétences en travaillant sur les activités suivantes :
- Développer un pipeline d'extraction de données intelligent en utilisant des LLM et des techniques d'analyse OCR/PDF pour traiter des rapports de poids fournisseurs non structurés.
- Valider les données extraites par rapport aux règles de schéma attendues et automatiser leur saisie dans la base de données centrale des poids.
- Concevoir un module de vérification léger pour notre outil PDM interne (PASS) intégrant des contrôles de plausibilité automatisés basés sur le Machine Learning.
- Prototyper l'intégration de bout en bout et évaluer les performances du système (précision de l'extraction, latence, et réduction des erreurs de validation).
- Collaborer et communiquer activement avec les équipes d'ingénierie transnationales, notamment avec nos homologues en Allemagne.
Compétences & Prérequis :
Vous êtes en formation de niveau Bac +5 (Master fin d'études) dans le domaine de l'Informatique, de la Data Science, de l'Intelligence Artificielle ou de l'Ingénierie Computationnelle pour un stage d'une durée de 6 mois.
Vous avez les connaissances et compétences suivantes :
Compétences techniques :
- Programmation Python avancée (expérience appréciée avec PyTorch/TensorFlow, Hugging Face, LangChain/LlamaIndex).
- Gestion, traitement de données et intégration de modèles de langage (LLM / NLP / OCR).
- Compréhension des bases de données, des API REST et de la modélisation statistique (la connaissance des systèmes PDM/PLM est un plus).
Soft skills :
- Forte capacité de communication et d'adaptation dans un environnement multiculturel (interactions avec l'Allemagne).
- Autonomie, proactivité et force de proposition.
- Esprit d'analyse, de synthèse et rigueur scientifique.
Compétences linguistiques :
Anglais : Avancé (Obligatoire pour la documentation et les échanges).
Français : Avancé
La pratique de l'allemand serait considéré comme un vrai plus
Notre processus de sélection
L'ensemble des candidatures sont étudiées par un recruteur.
Si votre candidature est validée par le recruteur vous serez invité à réaliser un entretien vidéo différé. Il sera visionné puis partagé au manager du poste si votre candidature est présélectionnée en Short List.
Le manager/ tuteur organisera des entretiens/ échanges avec les candidats short listés retenus avant de sélectionner le candidat final pour ce stage.
Avantages liés à l'entreprise
Notre engagement en faveur du bien-être de nos employés s'étend à la fois à leur vie professionnelle et à leur vie personnelle.
Qu'il s'agisse de rémunérations compétitives ou de régimes de soins de santé complets, nous offrons à nos employés des avantages et des privilèges en fonction de nos implantations dans le monde - certains sont spécifiques à chaque pays.
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 SASType de contrat:
Stage-------
Niveau d'expérience:
EtudiantFamille d'emplois:
DigitalEn 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'oeuvre 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.
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.
Publiée le 23/09/2026 - Réf : JR10441329