vacanciesineu.com
QUI SOMMES-NOUS ?
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
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.
Le site de Gennevilliers est le cœur des activités de conception, et de développement et de soutien des produits et solutions de radiocommunications des Armées, des systèmes de réseaux d’infrastructures résilients et de communications par satellite, et ainsi que des solutions de cybersécurité.
QUI ETES VOUS ?
De formation Bac+5 (ingénieur ou équivalent), vous recherchez un stage de 6 mois pour votre diplôme ingénieur dans le domaine du réseau /Télécom.
Vous avez des connaissances en :
– Machine Learning: techniques de Reinforcement Learning et Deep Learning et environnements logiciels associés
– Développement dans un ou plusieurs des langages suivants (non exhaustif) : Python, C, C++
– Réseaux : TCP/IP, architectures 4G/5G, SDN (Software Defined Networks)
– Capacité d’analyse et de synthèse
Vous avez un bon niveau d’anglais ?
Vous êtes autonome, force de proposition et vous avez l’esprit d’équipe ?
Alors la suite devrait vous plaire!
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE:
Les réseaux programmables (SDN) offrent de formidables opportunités pour optimiser les performances opérationnelles des réseaux de communication. Les données de métrologie produites par différents services et applications peuvent ainsi être envoyées à un orchestrateur afin qu’il modifie le réseau et l’adapte à son environnement (pics de demande, pannes, …). Les solutions actuelles sont déployées dans des équipements de bordure de réseau virtualisés multi-WAN (connectés à plusieurs WAN simultanément, comme MPLS, XDSL, 5G, …) et s’appuient sur des politiques statiques de routage des flux. Ces nouvelles boucles de contrôle d’orchestration permettent de gérer des incidents à des échelles de temps très courtes de manière totalement autonome. Cependant, une telle vitesse de réaction exige une fréquence de rafraîchissement de l’information élevée, ce qui entraine un trafic de contrôle additionnel non négligeable sur le réseau. Les techniques s’appuyant sur l’apprentissage par renforcement correspondent bien à ce cadre d’emploi car le comportement du module SD-WAN d’orchestration se caractérise par une politique de routage des flux qu’il s’agit d’adapter à la dynamique propre des réseaux WAN, et de leurs politiques de Qualité de Service. A partir de la charge courante du réseau, de son taux de perte, ou du délai de transmission, un orchestrateur SD-WAN est capable de prédire l’évolution du trafic en fonction de la politique appliquée et de choisir une politique optimale pour des critères que l’utilisation des ressources ou l’équilibrage de la charge.
Le stagiaire pourra s’appuyer sur un environnement de simulation de réseau multi-WAN développé au laboratoire afin de simuler le comportement de la chaîne de traitement de bout-en-bout et permettant de fournir les données pour les phases d’apprentissage et d’évaluations des algorithmes d’apprentissage.
En fonction de vos aptitudes et compétences vos missions seront les suivantes:
– modélisation du problème d’aiguillage des flux avec contraintes de QoS dans des tunnels sécurisés, définition de métriques prenant en compte les priorités entre flux.
– proposer et développer un algorithme d’apprentissage par renforcement adapté au problème (par exemple en introduisant d’autres modèles de réseau de neurone, réseau récurent ou GNN)
– tester les solutions dans des cas de comportements inhabituels des réseaux (congestions, panne, …) et qui peuvent mettre en cause la capacité des algorithmes à généraliser.
– proposer des méthodes pour y remédier.
A termes, les travaux réalisés serviront à des démonstrations réalisées au sein de Thales. La publication d’un article scientifique dans une conférence internationale sera envisagée.
L’offre vous intéresse? Alors partagez nous votre CV!
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.
Thales reconnait tous les talents, la diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !
Apply now
To help us track our recruitment effort, please indicate in your email/cover letter where (vacanciesineu.com) you saw this job posting.
Job title: Lecturer/Senior Lecturer (equivalent to Assistant/Associate Professor) Company: University of Glasgow Job description This…
Job title: Manufacturing Engineer - Flow Machining Company: Baker Hughes Job description Would you like…
Job title: Join Our Multilingual Technical Customer Service Team in Madrid Portuguese/English/Spanish Company: Foundever Job…
Job title: AI Engineer Company: Sopra Steria Job description Company DescriptionSopra Steria offers tailored, end-to-end…
Location: Lancashire, North West, United Kingdom Salary: Up to £18.00 per hour Type: Contract Start…
Location: Bratislava - Bratislava Region, Slovakia Regions, Slovakia Salary: £2500 - £4500 per month +…