STAGE - Data Science et MLOps – H/F
AI in this role
Data Science and MLOps intern to conduct research and implement AI/ML solutions for industrial processes at Thales.
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays.
Nos engagements, vos avantages
Notre savoir-faire technologique
Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
Un environnement inclusif et bienveillant
Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
Votre quotidien
En nous rejoignant à Meudon, vous rejoignez le siège social du Groupe Thales situé en bord de Seine et organisé en un véritable campus, regroupant notamment nos activités d’identité et de sécurité numériques.Au sein de la Direction Générale des Opérations et Performance de Thales Global Services, dans le département Industrie & Services contribuant à la compétitivité de toutes les entités opérationnelles du Groupe, vous conduirez des missions de Data Science et de recherche en Intelligence Artificielle.
Vous évoluerez ainsi dans une équipe de 6 personnes qui joue un rôle clé dans la transformation numérique du Groupe. Au contact des équipes opérationnelles, elle intègre des solutions technologiques dans les processus industriels et les services associés afin d’en améliorer l’efficacité, la qualité et les performances.
Vos missions s’intégreront dans une démarche d’accompagnement des entités industrielles dans leurs projets impliquant de l’analyse de données et de l’intelligence artificielle. Elles iront de la recherche bibliographique sur des sujets de fond à leur résolution et implémentation pratique au moyen des outils groupe.
Vos missions principales seront les suivantes :
- Interagir avec le terrain : aller au contact des équipes opérationnelles pour comprendre les contraintes réelles, collecter les retours et ajuster les hypothèses ;
- Analyser un besoin industriel : formaliser, avec les équipes métiers, une problématique issue des lignes de fabrication (qualité, performance, maintenance, productivité, etc.) et traduire le besoin en question data exploitable ;
- Construire et évaluer des modèles : préparer les données, explorer les variables pertinentes, développer des approches statistiques / machine learning et mesurer les performances ;
- Mettre en place des pipelines de données : automatiser l’extraction, la préparation et la mise à disposition des datasets (industrialisation du traitement, bonnes pratiques de versioning/traçabilité) ;
- Visualiser et communiquer les résultats : produire des livrables compréhensibles et expliquer les enseignements aux parties prenantes ;
- Contribuer à l’industrialisation : participer à l’intégration des solutions dans les environnements existants (schémas de déploiement, mise en production ou pré-production selon le contexte).
Votre profil
Vous préparez une formation de niveau BAC+5 à dominante Data Science et Intelligence Artificielle et vous recherchez un stage pour une durée de 6 mois ?
• Vous maîtrisez les fondamentaux des statistiques et du machine learning (régression, classification, clustering…) ?
• Vous avez des compétences dans le traitement de données et la programmation pour la data ?
• Vous maitrisez les notions de MLOps et d’industrialisation (CI/CD, gestion d’environnements…) ?
• Vous avez des compétences en automatisation et orchestration ?
• Vous avez des connaissances sur Dataiku ?
Bon relationnel, curiosité, esprit d’équipe et bonne communication sont des atouts que l'on vous reconnait ?
Alors ce poste est fait pour vous !
Le mot de l’équipe
Un environnement de travail moderne, dynamique et stimulant où l’innovation, la collaboration et l’autonomie sont au cœur des projets. Des missions concrètes et impactantes, avec l’opportunité de développer ses compétences techniques et professionnelles en contribuant à des solutions à forte valeur ajoutée. Un environnement qui favorise l’échange, la créativité et l’apprentissage en continue.
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !How we rate this
STAGE - Data Science et MLOps – H/F at Thales rates 85 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
Prepare for this job
A free preview built only from this posting: what it asks for, what you could be asked in an interview, and how to adjust your resume.
Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
- Tell me about a project where data science was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where mlops was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where artificial intelligence was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where data analysis was part of your work. What did you do?
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: ML Ops, Data Science, Mlops, Artificial Intelligence, and Data Analysis. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them — a tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
- Lead with what you built, trained or shipped — this role is judged on the AI system itself, not the tools around it.
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