STAGE – Développement d'une solution d'analyse de logs utilisant l'intelligence artificielle et le machine learning

Date Posted:

Country:

Location:

Position Role Type:

Avec salariés répartis sur plus de 250 sites dans le monde et un chiffre d'affaires de 26, 2 milliards de dollars, Collins Aerospace se positionne en leader sur le marché des solutions de technologies avancées et intelligentes pour l'industrie mondiale de l'aéronautique et de la défense. Chez Collins nous redéfinissons l'aérospatial 

Présente en France depuis 1959, Collins Aerospace Avionics et Mission Systems en France conçoit, développe et produit des solutions innovantes et de hautes intégrités pour ses clients des secteurs aéronautique et défense. Centre d'excellence du groupe Collins Aerospace dans les domaines de l'avionique (conduite de vol, communication et navigation, sécurité des vols) et des solutions de communications (des très basses fréquences aux communications satellitaires), Collins Aerospace Avionics et Mission Systems en France accompagne ses clients en Europe et dans le monde tout au long du cycle de vie des produits ; depuis les phases de Recherche et Développement (R&D), jusqu'à leur exploitation, en s'appuyant sur l'expertise de ses équipes d'ingénierie, de gestion de programmes, de production, de distribution et de maintenance.

L'équipe Airborne Software du service Connectivity – Information Management recherche un(e) stagiaire pour participer à l'élaboration d'un outil (basé sur l'utilisation de l'intelligence artificielle) d'aide au développement de logiciel de Collins Aerospace.

L'objectif sera de créer un modèle capable d'analyser les logs issus de test d'intégration en continue d'un équipement de connectivité embarqué et de classifier les causes des tests ayant échoués (environnement de test en cause ou échec interne du boitier testé).

Des travaux préliminaires ont exploré des méthodes de détection d'anomalies à l'intérieur de séquences d'évènements. Les réseaux Bayesiens ont été retenu comme modèle à implémenter pour atteindre l'objectif.

Missions :

• Compréhension du contexte technique : fonctionnalité de l'équipement, environnement de tests système, ….

• Création d'un pipeline capable d'extraire et de parser les logs provenant de test en intégration continue (développement Agile)

• Analyse des logs de plusieurs applications en parallèle par différents modèles ou création d'un modèle unique pour l'analyse de tous les logs issus du système pour une classification des sources d'erreurs : recherche/sélection algorithme, entrainement du modèle par apprentissage

• Déploiement de la solution

Vous serez intégré dans une équipe de développement logiciel et travaillerez en mode Agilité, le tout dans un contexte international.

Durée du stage : 6 mois

Profil :

Formation : cursus ingénieur en informatique, BAC+5

Compétences clés, outils et technologies maîtrisés :

• Connaissances des algorithmes et modèles de machine learning : Chaines de Markov, LSTM, RNN, Deep Learning

• Connaissance Linux

• Connaissances de Python, scikit-learn, pandas, pytorch

• Anglais

Savoir-être attendus :

• Capacité à travailler en équipe

• Autonomie, rigueur, curiosité, force de proposition

Fortement impliqués dans une démarche RSE, les enjeux liés à la sécurité, la santé et l'environnement sont au cœur de nos préoccupations.

RTX adheres to the principles of equal employment. All qualified applications will be given careful consideration without regard to ethnicity, color, religion, gender, sexual orientation or identity, national origin, age, disability, protected veteran status or any other characteristic protected by law.  

Privacy Policy and Terms:

Click on this link to read the Policy and Terms