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Stage – Ingénieur(e) Détection d'anomalies dans les télémétries satellitaires (H/F)

ID de l'offre R0078259 Date de publication 20/11/2019 Lieu: Cannes, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France
Full time, Stage

QUI SOMMES-NOUS ?

Acteur spatial mondialement reconnu dans les domaines des télécommunications, de la navigation, de l’observation de la terre, de l’exploration et de la réalisation d’infrastructures orbitales, Thales Alenia Space est une Joint-Venture entre les groupes Thales (67%) et Leonardo (33%).

« QUI ETES-VOUS ? »

Vous êtes en école d’ingénieur ou Master 2 Recherche et cherchez un stage de fin d’études dans le domaine de la recherche ?

Vous avez des connaissances en Data Science/Machine Learning

Vous savez travailler en autonomie et vous possédez une bonne capacité d’adaptation ?

Vous avez idéalement des connaissances en python pour la data science ?

Votre niveau d’anglais vous permet de lire et écrire avec des termes techniques ?

Vous vous reconnaissez ? Alors vous avez de bonnes chances de vous épanouir dans nos équipes !

« CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE : »

Les satellites transmettent en permanence des milliers de signaux télémétriques, recueillis au sol et archivés à des fins de surveillance et d'investigation.

Ces données étant abondantes et complexes, l’un des enjeux est de pouvoir détecter automatiquement des comportements anormaux.

Les satellites étant des systèmes extrêmement fiables, l’historique des pannes est très limité et non représentatif de la diversité des comportements que l’on voudrait détecter. Ceci écarte la possibilité d’un apprentissage supervisé des anomalies. Une façon prometteuse d’effectuer cette détection de manière non supervisée est d’inférer des règles de comportement fréquent puis de considérer les violations de ces règles comme des anomalies potentielles.

Des premières expériences ont montré que l’inférence de règles simples entre paires de télémétries à temps fixé permettaient de détecter des phénomènes intéressants. L’objectif de ce stage est de poursuivre ces expérimentations, et notamment de traiter les questions suivantes :
• Les règles inférées ne prenaient en compte que les relations entre télémétries à un instant donné. Peut-on adapter l’approche à l’inférence de règles reliant des instants successifs ?
• Parmi les nombreux scores existant pour les règles d’association, lesquels correspondent le mieux aux règles désirables dans nos cas d’usage ?
• Quelle solution adopter pour réduire le temps d'exécution de l'algorithme de recherche des règles ?

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.


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À propos de notre emplacement

Cannes, France

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  • Immobilier, HSE, Sureté et Sécurité de l'Information, Assistanat et Médico-Social, Cannes, Provence-Alpes-Côte d'Azur, FranceSupprimer