ALT 2026 Apprenti(e) en analyse big data sur les données de vol (h/f) AIRBUS

**Job Description:**
*Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ? Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être l'apprentissage qu'il vous faut ! *
Vous rejoindrez une entreprise reconnue à l'international, implantée sur tous les continents du monde et riche d'une diversité de parcours, d'expertise et de culture.
Tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l'innovation, vous avez l'opportunité de faire partie de cette aventure passionnante.
Opter pour une ou plusieurs années en alternance est une occasion unique de combiner savoirs acquis dans le cadre de votre formation et application de ces savoirs sur le terrain dans un environnement professionnel challengeant. L'équipe Airbus vous formera et vous accompagnera dans votre évolution tout au long de votre période d'alternance.
Une offre d'apprentissage intitulée * « Apprenti(e) en analyse big data sur les données de vol (h/f) » * vient de s'ouvrir au sein d' *Airbus Helicopters * sur son site de *Marignane . *
Vous rejoindrez le département * « Analyse de Données et Systèmes de Surveillance (HUMS) » * en charge de la * collecte, l'analyse et l'exploitation des données de vols de hélicoptères en service. *
Cet apprentissage consistera à *développer des algorithmes d'analyse de données* enregistrées en continu sur les hélicoptères en service afin de *détecter *d'*éventuels signaux faibles* liés à l'usage ou le bon fonctionnement des systèmes. Les résultats des algorithmes ainsi créés seront restitués au bureau d'étude à des fins de *retour d'expérience*.
Cet apprentissage débutera à la *rentrée scolaire 2026* pour une *durée de 2 ou 3 ans. *
* Ce poste nécessite une habilitation de sécurité ou nécessite d'être éligible à une habilitation par les autorités reconnues. *
*Tâches et responsabilités* :
Encadré(e) par votre tuteur, vous développerez vos compétences en travaillant sur les activités suivantes :
* *Investigation exploratoire (EDA) :* Explorer de larges volumes de données de vol (paramètres moteurs, transmission, électriques etc...)
* *Modélisation Physique vs Data* : Appréhender le fonctionnement des composants pour distinguer les comportements normaux et atypiques.
* *Conception algorithmique* : Sélectionner et tester les algorithmes de détection les plus adaptés (Machine Learning, analyse de seuils dynamiques, détection d'outliers) pour maximiser la pertinence des alertes.
* *Restitution au bureau d'étude* : Définir et implémenter les visuels les plus adaptés afin de restituer les résultats de la manière la plus précise et concise.
*Compétences & Prérequis *:
Vous allez intégrer une formation de niveau *BAC +5* dans le domaine de la *mécanique *avec une composante* science des données* pour un apprentissage d'une durée de *2 ou 3 ans*.
*Vous avez les connaissances et compétences suivantes* :
* Connaissance basique des* composants mécaniques et système des hélicoptères*.
* Connaissance des langages de programmation *Python *et *SQL*
* *Statistiques*, *bases de données relationnelles*
* Notion sur les *méthodes d'analyse de donnée* (Machine Learning, analyse de seuils dynamiques, détection d'outliers)
* Des connaissances sur les environnements big data (*Spark*) serait un plus
* Esprit d'*analyse*, r*ésolution de problèmes complexes*
* *Curiosité technologique*, envie de contribuer à un projet innovant
* Esprit collaboratif, autonomie, agilité, capacité d'expérimentation
*Compétences linguistiques *:
* Anglais : *Avancé*
* Français : Courant
Vous pourrez, selon les offres proposées, être amené(e) à vous déplacer.
* Notre processus de sélection *
L'étude des candidatures est réalisée par un recruteur.
Si votre candidature est validée par le recruteur, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo différé. Cet entretien vidéo sera visionné par le recruteur. Si votre candidature est présélectionnée à l'issue de cette étape, elle sera transmise au/à la manager du poste.
Le/la manager (et/ou tuteur) organisera des entretiens avec les candidat(e)s présélectionné(e) avant de choisir le/la candidat(e) final(e) retenu(e) sur le poste.
* Avantages liés à l'entreprise *
Notre engagement en faveur du bien-être de nos employés s'étend à la fois à leur vie professionnelle et à leur vie personnelle.
Qu'il s'agisse de rémunérations compétitives ou de régimes de soins de santé complets, nous offrons à nos employé(e)s des avantages et des privilèges en fonction de nos implantations dans le monde - certains sont spécifiques à chaque pays. En outre, nous offrons diverses possibilités de croissance et de développement professionnels, afin de garantir l'évolution constante de vos compétences et de votre expertise.
Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter notre site :
https://www.airbus.com/en/careers/life-at-airbus/reward-and-benefits
* Information complémentaire *
Dans l'éventualité où notre offre d'alternance retiendrait votre intérêt, veuillez préparer les informations suivantes, qui vous seront demandées au moment de votre candidature :
1. Code RNCP (Répertoire national des certifications professionnelles) de la formation visée, 2. Durée de la formation visée,
3. Nature du contrat envisagé (contrat d'apprentissage ou de professionnalisation) par l'école.
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*Want to spread your wings? What if your adventure begins with us? *
*Whatever your dream job may be, we might just have the apprenticeship for you! *
You will join a globally recognized company, established on every continent and enriched by a diversity of backgrounds, expertise, and cultures.
Focused on digital technology and at the forefront of research and innovation, you have the opportunity to become part of this exciting journey.
Choosing one or more years of an apprenticeship is a unique opportunity to combine the knowledge gained during your studies with hands-on application in a challenging professional environment. The Airbus team will train and support you throughout your apprenticeship, helping you grow and evolve.
An apprenticeship offer entitled* 'Big Data Flight Data Analyst Apprentice (m/f)' *has just opened within* Airbus Helicopters *on *Marignane* site.
You will join the* Data Analytics and HUMS department *responsible for the* collection, analysis, and exploitation of in-service helicopter flight data. *
This apprenticeship involves developing data analysis algorithms for continuous flight data recorded on in-service helicopters to detect weak signals related to usage or system performance.
The results generated by these algorithms will be reported to the design office to provide valuable operational feedback.
This apprenticeship will start at the beginning of the 2026 academic year and will last 2 or 3 year(s). This position requires security clearance or requires being eligible for clearance by recognized authorities.
* Tasks and responsibilities: *
You will be under the responsibility of a manager who will help you to identify your professional objectives and support you in the development of your skills.
You will contribute to the following main activities:
* *Exploratory Data Analysis (EDA): *Explore large volumes of flight data (engine, transmission, and electrical parameters, etc.).
* *Physical vs. Data Modeling:* Understand component functionality to distinguish between normal and atypical behaviors.
* *Algorithmic Design: *Select and test the most suitable detection algorithms (Machine Learning, dynamic threshold analysis, outlier detection) to maximize alert relevance.
* *Reporting to the Design Office: *Define and implement the most effective visuals to present results with maximum precision and conciseness.
* Skills & Prerequisites: *
You will integrate a *BAC+ 5* level training in the field *Mechanical Engineering* with a *Data Science component* or equivalent for an apprenticeship of *2 or 3 years. *
You have the following knowledge and skills:
* Basic knowledge of *helicopter mechanical components and systems.*
* Proficiency in programming languages: *Python and SQL*.
* Solid grounding in *statistics and relational databases*.
* Understanding of *data analysis methods*…