Thales

Data scientist orienté recherche en machine learni...

Job description

QUI SOMMES-NOUS ?
Thales propose des systèmes d’information et de communication sécurisés et interopérables pour les forces armées, les forces de sécurité et les opérateurs d’importance vitale. Ces activités, qui regroupent radiocommunications, réseaux, systèmes de protection, systèmes d’information critiques et cybersécurité, répondent aux besoins de marchés où l’utilisation des nouvelles technologies numériques est déterminante. Thales intervient tout au long de la chaîne de valeur, des équipements aux systèmes en passant par le soutien logistique et les services associés.
Situé sur le campus de l’École polytechnique, au cœur du pôle scientifique et technologique d’envergure mondiale de Paris-Saclay, le site de Palaiseau rassemble les activités de recherche du Groupe en France. Les laboratoires de ThereSIS (THALES European REsearch center for Security & Information Systems) y mettent au point des technologies dans les domaines de la connectivité et des réseaux, de la cyber-sécurité, de l’intelligence artificielle et de la science des données au service des activités mondiales du Groupe. Grâce à un réseau international de partenaires industriels et à une politique proactive de collaboration avec le monde académique et les start-ups, nos collaborateurs peuvent proposer des technologies innovantes de la transformation numérique aux équipes d’ingénierie et de développement de Thales. Ils co-développent avec elles des solutions qui répondent à des besoins opérationnels et concrets.
Le laboratoire de data science recherche :
Un data scientist orienté recherche en machine learning pour des applications dans le domaine du traitement du signal (H/F)
Basé à Palaiseau.
QUI ETES-VOUS ?
  • Vous êtes titulaire d’un bac+5 en école d'ingénieur ou université ou, idéalement d’une thèse de doctorat, avec une spécialisation en machine learning ou dans des domaines proches : autre domaine des mathématiques appliquées, physique théorique/statistique, etc ?
  • Vous avez idéalement de l’expérience en Deep Learning ?
  • Votre expérience vous a permis d’être à l’aise pour programmer en Python et/ou C/C++ ?
  • D’esprit curieux, vous aimez explorer de nouveaux sujets/technologies tout en gardant un esprit pragmatique ?
  • Vous êtes à l’aise en anglais, à l’oral et à l’écrit, (Niveau B2 – C1 attendu) ce qui vous permet de suivre l’état de l’art et de collaborer efficacement avec des intervenants de toutes nationalités ?
Un intérêt pour la visualisation de données, ainsi qu’une expérience de développement dans des projets collaboratifs open-source seraient un plus
Vous vous reconnaissez ? Alors rejoignez-nous !
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
Au sein de ThereSIS, vous intégrerez le laboratoire de data science pour explorer et faire avancer les thèmes de recherche liés principalement à l’apport du machine learning dans des sujets de traitement du signal (radar, radio, acoustique, EEG, etc), mais aussi par exemple à la sécurisation et au déploiement du machine learning, à la détection d’anomalies, l’interprétation/explication du machine learning, en les appliquant notamment dans les domaines de la cyber-sécurité ou de la défense. Ceci en utilisant et développant des méthodes de machine learning, deep learning, théorie des graphes, etc.
En nous rejoignant vous :
  • Contribuerez au succès technique des projets, en développant une compréhension approfondie des problématiques de Thales et en assurant l’interface avec les acteurs de ce domaine.
  • Contribuerez à la veille technologique & scientifique (travaux académiques, logiciels, architectures logicielles, brevets, etc).
  • Contribuerez à la création de valeur pour le groupe :
    • par vos contributions innovantes au bénéfice des lignes produit du groupe Thales.
    • par la publication d'articles scientifiques ou la proposition et la rédaction de brevets.
Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.

Please let the company know that you found this position on this Job Board as a way to support us, so we can keep posting cool jobs.