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Stage – Data Scientist / Machine learning - Prévision de retard par modèles probabilistes H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Avec le premier réseau long-courrier au départ de l'Europe, Air France est un acteur majeur du transport aérien mondial.
Ses principaux métiers sont le transport aérien de passagers, de fret et la maintenance aéronautique.  

Référence

2022-16054  

Description du poste

Intitulé du poste

Stage – Data Scientist / Machine learning - Prévision de retard par modèles probabilistes H/F

Métier

Systèmes d'informations - Développement

Catégorie socio-professionnelle

Stagiaire

Présentation du contexte

Notre équipe est en charge du développement d’outils de prévision destinés aux différentes entités de l’exploitation au sol (planification, dimensionnement des équipes agents, etc.) pour leur permettre d’optimiser l’organisation des ressources humaines et matérielles.

 

Le projet TARGETS cherche à fournir un ensemble d’outils, ouverts de façon transverse à la compagnie, visant à produire des modèles robustes de planification des vols. OTP (On-Time-Performance) est une sous-brique dont l’objectif est d’estimer une distribution de retard des vols d’Air France par du machine learning. L’objectif d’OTP est de fournir à différents métiers (Opérations au sol, Centre de Contrôle des Opérations) des estimations fiables du retard des vols, au départ et à l’arrivée, et ce sur tout le réseau Air France.

 

L’objectif de ce stage est d’étudier le passage à des modèles de machine learning probabilistes et bayesiens, proches de l’état de l’art.

Description de la mission

Rattaché au département de Recherche Opérationnelle d’Air France-KLM, votre mission consistera dans un premier temps à étudier ces nouvelles approches et à réaliser un état de l’art dans le domaine de la prédiction de retard.

La suite du stage consistera à sélectionner des modèles probabilistes pertinents qui permettent de prédire des distributions de retard. Le stage ayant, dans un certain sens, une composante recherche, vous serez aiguillé par nos équipes ainsi que nos partenaires du monde académique.

 

Vous testerez et évaluerez votre modèle sur des données réelles de l’historique des retards des vols de la compagnie.

Profil recherché

Nous cherchons un élève en formation d’ingénieur en 2e ou 3e année de cursus.

Vous êtes intéressé.e par les problématiques de prévision et leurs applications dans le domaine du transport aérien.

 

Rigoureux.se, autonome, vous avez de bonnes capacités d’analyse et de synthèse, de bonnes aptitudes relationnelles, et êtes force de proposition. Vous êtes intéressé.e par l’étude de modèles proches de l’état de l’art, et dont l’application nécessite un effort de d’étude.

 

Vous maîtrisez le langage Python ainsi que les librairies usuelles en data science & machine learning (pandas, sklearn). Une expérience avec tensorflow/keras ou pytorch, voire tensorflow_probability, est fortement appréciée.

 

Vous maîtrisez par ailleurs les concepts des statistiques fréquentistes et possédez quelques notions sur le paradigme des statistiques bayésiennes

Type de contrat

Convention de stage

Durée du contrat (mois) :

6

Date de prise de poste souhaitée

03/04/2023

Type d'horaires

Administratif

Profil candidat

Niveau d'études min. requis

Bac + 5 et plus / 3ème année grande école

Localisation du poste

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Val d'Oise (95)

Site

45 rue de Paris 95747 ROISSY CHARLES DE GAULLE CEDEX