# STAGE Détection d’anomalies et de cyber-intrusions par apprentissage de représentations sur graphes F/H at Thales

Thales is hiring a STAGE Détection d’anomalies et de cyber-intrusions par apprentissage de représentations sur graphes F/H. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Thales](https://jobsbylevel.com/go/2635bbe5-c7b1-494f-ab29-de60482d8f35?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 37 out of 100. Gennevilliers.

## Details

- Company: [Thales](https://jobsbylevel.com/companies/thales)
- AI level: AI Level 1 (score 37 out of 100)
- Location: Gennevilliers
- Posted: October 28, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/2635bbe5-c7b1-494f-ab29-de60482d8f35?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=stage-detection-d-anomalies-et-de-cyber-intrusions-par-apprentissage-de-representations-sur-graphes-f-h-at-thales-bc9e31

## Prepare for this job

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## Description

Lieu : Gennevilliers, France 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 Le Campus de Gennevilliers est le cœur des activités de conception, de développement et de soutien des grands systèmes de défense : radiocommunications, réseaux et systèmes d’infrastructure résilients, communications par satellite, combat collaboratif et cybersécurité. Situé au nord de Paris, il est rapidement accessible en transports en commun. Le stage se déroulera au sein du laboratoire R&T Communication Network Systems (CNS) de THALES SIX composé d’une vingtaine de personnes et ayant des compétences sur l’IA, la cyber, et les réseaux. Au sein d’une équipe de 5 personnes travaillant sur ces sujets, de concevoir et d’implémenter un framework basé sur la détection d’anomalies et de cyber intrusions par apprentissage de représentations sur graphes. Les approches traditionnelles de Machine Learning traitent souvent les données de trafic (comme les flux NetFlow ou les logs d'appels système) de manière tabulaire et isolée. Or, les cyberattaques modernes ( mouvements latéraux, APT, exfiltration de données) se caractérisent par des relations complexes et des séquences d'actions distribuées dans le temps et l'espace. Pour capturer cette dimension relationnelle, le Graph Representation Learning (GRL) et les Graph Neural Networks (GNN) ont émergé comme des technologies de pointe. Vos mission s L'objectif principal de ce stage est d'explorer, de concevoir et d'évaluer des modèles basés sur le Graph Representation Learning (GRL) et les GNN pour la détection d'anomalies appliquées à la cybersécurité, en s'appuyant sur les approches les plus récentes de la littérature scientifique. En modélisant le trafic réseau ou les interactions systèmes sous forme de graphes (où les nœuds représentent des adresses IP/processus et les arêtes représentent les connexions/communications), les GNN permettent d'apprendre des représentations topologiques riches et de détecter des anomalies comportementales complexes (au niveau des nœuds, des arêtes ou du graphe entier). 1. Étudier les différentes variantes de GNN appliquées au domaine (GCN, GAT, GraphSAGE, Dynamic GNNs pour les graphes temporels, Graph Autoencoders (GAE) pour l'apprentissage non supervisé, etc. ), l’apprentissage auto-supervisé (GraphIDS). 2. Identifier les forces et limites des approches actuelles (ex: passage à l'échelle sur des graphes massifs, gestion des graphes hétérogènes et dynamiques, etc.). 3. Proposition d’un module de détection d’intrusions: modélisation et préparation des données, implémentation des architectures, tester différentes stratégies d’apprentissage, etc. 4. Application des modèles à des jeux de données publics d’intrusions réseau (réseaux d’entreprise, réseaux IoT, réseaux d’infrastructure télécom). 5. Développement des composants logiciels nécessaires pour montrer le use case, faire l’évaluation et le benchmarking. 6. Rédaction du rapport de stage Les travaux effectués dans ce stage s’insèrent dans le cadre plus large d’un ou plusieurs projets collaboratifs de recherche réalisés au sein des études amont chez Thales. Les résultats obtenus seront éventuellement valorisés

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