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MBDA
07 oct., 2025
STAGE, Stage
Stage Architecture Système Reinforcement Learning Appliqué aux Tactiques Air-Air H/F
MBDA 48.7792059,2.2406433
Au sein de la Direction Engineering, vous êtes intégré(e) au service « System Design Missile / Future System » en charge des avant-projets de conception des futurs missiles Air-Air ayant vocation à équiper les avions de combat actuels (Rafale, Eurofighter, Gripen) ainsi que le futur Next Generation Fighter du programme SCAF. Ces projets représentent un défi technologique à l'échelle européenne, et seront partie intégrante du futur portefeuille de produits de MBDA, à l'horizon 2040. Rejoignez la direction qui soutient nos programmes dans la conduite des activités d'ingénierie et des essais, qui met en oeuvre les méthodes d'optimisation de notre excellence technique et qui garantit un service optimal auprès de nos clients ! Objectif de votre stage : Implémenter des modèles comportementaux intelligents, basés sur l'apprentissage par renforcement, afin d'optimiser l'engagement Air-Air dans un environnement de combat complexe et connecté, en intégrant les dynamiques...
Actuellement en dernière année d'un cycle Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Aéronautique et/ou Optimisation informatique. Vous avez des connaissances en mathématiques appliquées, modélisation/simulation et en intelligence artificielle (apprentissage par renforcement, réseaux de neurones, deep learning). Vous maîtrisez Python (numpy, pandas, PyTorch/Tensorflow, Scikit-learn, Gym) et/ou Matlab, ainsi que le développement sous Linux avec des IDE comme Eclipse, PyCharm ou Visual Studio. Une appétence pour l'aéronautique et des connaissances en Mécanique du Vol, Aérodynamique, Propulsion ou Guidage seraient un plus. Compte tenu de l'environnement international de la société, un bon niveau d'anglais est requis. Durée du stage : 6 mois conventionnés Date de début : à partir de février 2026 (modulable) Les défis technologiques de l'industrie de défense vous motivent ? Envoyez-nous votre candidature ! 024
Durée (Mois):
6
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