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Safran · Montereau-sur-le-Jard (77)

STAGE - Data Scientist Computer Vision pour l'inspection endoscopique des moteurs aéronautiques F-H

internshipPosted 6 days ago
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Published 09.11.2026

Company : Safran Aircraft Engines Job field : Mathematics and algorithms Location : Montereau Sur Le Jard , Ile de France , France Contract type : Internship / Student Contract duration : Full-time Required degree : Master Degree Required experience : First experience Professional status : Student Spoken language(s) : French Bilingual English Fluent

Published 09.11.2026

Job Description

Et si vous rejoigniez le vol à destination de Safran Aircraft Engines ? ✈

1. CONTEXTE DU POSTE

Au sein de Safran Aircraft Engines, la Direction Support et Services a pour mission d'assurer la satisfaction des clients et la profitabilité des activités. Elle compte ainsi une pluralité de métiers qui gèrent la relation client, le suivi du comportement des produits en service et l'élaboration d'actions correctives permettant d'optimiser le coût d'exploitation de plus de 20 000 moteurs.

Dans le cadre de la maintenance des moteurs aéronautiques, des inspections visuelles internes sont régulièrement réalisées à l'aide de systèmes endoscopiques. Ces inspections permettent d'observer des composants critiques tels que les aubes de turbine, les compresseurs ou encore les chambres de combustion afin d'identifier d'éventuelles indications comme des impacts, fissures, corrosion, etc...

L'analyse de ces vidéos est faite aujourd'hui par des inspecteurs. L'exploitation des avancées récentes en Computer Vision et en Deep Learning ouvre de nouvelles perspectives pour assister ces spécialistes dans la détection automatique et la qualification des indications observées.

Dans ce contexte, nous recherchons un.e stagiaire de fin d'études pour contribuer au développement d'algorithmes de vision par ordinateur appliqués à l'inspection des moteurs aéronautiques.

2. MISSIONS DU STAGE

L'objectif du stage est de développer et évaluer des solutions basées sur l'IA permettant :

- La détection automatique d'indications sur des images et vidéos d'inspection endoscopique.

- La localisation précise des zones d'intérêt sur les composants inspectés.

- La réduction du temps d'analyse des inspections par les experts.

- L'amélioration de la robustesse et de la répétabilité de la détection.

Selon l'avancement du projet, les travaux pourront également inclure :

- La classification des indications selon leur nature.

- Le suivi d'une indication au fil de la vidéo.

- L'estimation du niveau de sévérité des indications détectées.

Pourquoi ce stage ?

Impact réel : Vos travaux contribueront directement à l'optimisation des coûts de maintenance et à l'amélioration des performances de nos moteurs.

Technologie de pointe : Plongez dans l'univers fascinant de l'IA appliquée à l'industrie aéronautique.

Développement professionnel :

Développez des solutions IA appliquées à des problématiques critiques de l'industrie aéronautique.

Collaborez avec des experts métier, ingénieurs et intégrez une équipe de Data scientists.

Job Requirements

Vous êtes étudiant.e en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2, avec une composante majeure en Data Science.

Compétences techniques

- Bonne connaissance du Machine Learning : théorie et pratique.

- Python : numpy, scipy, pandas, scikit-learn, visualisation de données (matplotlib, plotly, seaborn), jupyter notebooks.

- Deep Learning : maîtrise de PyTorch ou TensorFlow.

- Utilisation du Deep Learning en contexte professionnel, ou lors de projets scolaires/personnels approfondis.

Qualités recherchées

- Intérêt ou première expérience en analyse d'image.

- Esprit d'analyse, de synthèse, d'autonomie, de pro-activité.

- Goût pour le travail en équipe, curiosité.

- Intérêt pour les applications industrielles de l'IA, notamment dans le domaine de l'aéronautique.

But what else? (advantages, specific features, etc.)

Les principales composantes du stage sont :

- Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning pour la détection d'objets et d'anomalies.

- Évaluer différentes approches de Computer Vision : Object Detection, Segmentation, Vision Transformers, Anomaly Detection / Few-Shot Learning

- Mettre en œuvre des stratégies de traitement vidéo.

- Définir les métriques de performance adaptées au cas d'usage.

- Maîtrise du traitement de données de bout-en-bout : acheminement, pré-traitement, entraînement de modèles, visualisation des résultats

- Prototypage, développement et validation de solutions IA en contexte industriel

Company Information

Safran is an international high-technology group operating in the fields of aerospace (propulsion, equipment and interiors), space and defense. Its mission is to contribute sustainably to a safer world, where air transport becomes ever more environmentally friendly, comfortable and accessible. Present on every continent, the Group employs 110,000 people and generated €31.3 billion in revenue in 2025. Safran holds, either independently or through partnerships, leading global or European positions in its markets.

Safran was ranked second in the Aerospace & Defense sector in TIME magazine's ""World's Best Companies 2025"" ranking.

Safran Aircraft Engines designs, manufactures and markets, either independently or in partnership, civil and military aircraft engines delivering the highest levels of performance, reliability and environmental responsibility. Through CFM International*, the company is notably the world leader in propulsion systems for short- and medium-haul commercial aircraft.

- CFM International is a 50/50 joint venture between Safran Aircraft Engines and GE Aerospace.

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