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Apprenti-e Ingénieur-e Machine Learning/Big Data (H/F)
  • Python
  • Linux
  • Machine Learning
  • Big Data
  • PyTorch
Thales
Rennes (35)
129 days ago

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.

Nos équipes de l’activité Systèmes d’information critiques et cybersécurité fournissent des services et des solutions globales optimisant la performance, la résilience et la sécurité des systèmes d’information afin de faire face aux ruptures technologiques et aux cybermenaces.

Notre département, situé dans l’écoquartier de la Courrouze à Rennes (35), spécialisé dans l’augmented data, cherche un-e apprenti-e en big data / machine learning H/F.

QUI ETES-VOUS ?

En dernière année d’école d’ingénieur (ou équivalent BAC+5), vous recherchez une alternance de fin d’études et vous souhaitez acquérir une première expérience professionnelle dans le domaine de la cybersécurité et de l’informatique quantique ?

Vous avez des connaissances en machine learning et en cybersécurité ?

Vous êtes intéressé-e par l’informatique quantique ?

Vous êtes intéressé-e par les technologies suivantes : Linux, Python, Qiskit, Pytorch, Cirq, Tensorflow, OpenCL, CUDA ?

Vous êtes rigoureux-se, autonome et force de proposition ?

Vous avez le sens de l’engagement ?

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Dans le cadre d’un projet de R&D vous travaillerez sur la combinaison de machine learning et de circuits quantique dans un contexte de cybersécurité. L'alternance se déroulera de la manière suivante :

  • Prise de connaissance du contexte et montée en compétence technique sur le projet
  • Détermination d'un modèle hybride et implémentation dans plusieurs frameworks. Restitution sous la forme de benchmark sur les performances de chaque modèle ainsi que ses capacités d'intégration et d'évolution.
  • Industrialisation du framework retenu en phase deux et intégration dans une solution industrielle de calcul distribué en environnement ML (punchplatform). Restitution sous la forme d’un plugin ainsi que d'un démonstrateur permettant d'illustrer le fonctionnement du modèle.

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.

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