ALT 2026 Apprenti(e) en Intelligence Artificielle et Quantification d'Incertitudes (h/f)

**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 « *ALT 2026 - Apprenti(e) en Intelligence Artificielle et Quantification d'Incertitudes (F/H)* » vient de s'ouvrir au sein d'*Airbus Central R&T* sur son site de *Issy-Les-Moulineaux*. Vous rejoindrez une équipe de *30 personnes* au sein du département *Virtual Product Engineering* en charge du *développement de nouvelles méthodes pour traiter des problèmes complexes hors du domaine d'application des outils actuels.* Cet apprentissage consistera à intégrer des méthodes probabilistes aux modèles d'apprentissage automatique scientifique (Scientific Machine Learning). L'objectif est de quantifier la confiance associée aux prédictions afin de renforcer la robustesse des modélisations physiques dans des domaines de pointe tels que l'aérodynamique, la mécanique et l'électromagnétisme. Cet apprentissage débutera à la rentrée scolaire 2026 pour une durée de *1 an*. Ce poste peut nécessiter une habilitation de sécurité ou nécessiter d'être éligible à une certaine habilitation par les autorités reconnues. *Tâches et responsabilités :* Encadré(e) par votre tuteur/tutrice, vous développerez vos compétences en travaillant sur les activités suivantes :

• *Appliquer* des modèles d'apprentissage automatique scientifique sur des cas concrets Airbus.
• *Mettre en œuvre* des techniques de quantification des incertitudes sur les prédictions des modèles d'apprentissage automatique.
• *Optimiser* les modèles pour améliorer leur précision et leur robustesse en présence d'incertitudes dans les données de simulation.
• *Évaluer* les performances des modèles d'IA et de quantification d'incertitudes.
• *Présenter* et rédiger des comptes-rendus des résultats observés dans un environnement international.
• Compétences & Prérequis :* Vous allez intégrer une formation de niveau *Bac+4* dans le *domaine de l'Intelligence Artificielle et des Mathématiques Appliquées* pour un apprentissage d'une durée de *1 an*.

Vous avez les connaissances et compétences suivantes :

• Compétences techniques :*
• Solide formation en probabilités et statistiques (méthodes de quantification des incertitudes appréciées).
• Maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique (réseaux de neurones profonds, IA Bayésienne est un atout).
• Programmation fluide en Python et utilisation de Git.
• Soft skills :*
• Capacités rédactionnelles et aisance pour les présentations orales.
• Aptitude au travail en équipe dans un contexte multiculturel.
• Esprit d'analyse et curiosité scientifique.
• Compétences linguistiques :*
• Anglais : avancé
• Français : (optionnel)

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(trice)) 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 : Informations complémentaires : 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 :

• Code RNCP (Répertoire national des certifications professionnelles) de la formation visée,
• Durée de la formation visée,
• Nature du contrat envisagé (contrat d'apprentissage ou de professionnalisation) par l'école.

---------- 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 '*ALT 2026 - Apprentice in Artificial Intelligence and Uncertainty Quantification (m/f)*' has just opened within *Airbus Central R&T* on its *Issy-Les-Moulineaux* site. You will join an international team of 30 people spread across three countries (France, Germany, UK) within the *Virtual Product Engineering* department, in charge of *developing new methods to address complex problems beyond the scope of current engineering tools.* This apprenticeship will consist in integrating probabilistic methods into Scientific Machine Learning (SciML) models. The objective is to quantify the confidence associated with predictions and, consequently, to strengthen the robustness of physical modeling in domains such as aerodynamics, mechanics, and electromagnetics. This apprenticeship will start in *September/October 2026* and will last *1 year*. This position may require security clearance or require 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:

• *Apply* Scientific Machine Learning models to specific Airbus use cases.
• *Implement* uncertainty quantification techniques for machine learning model predictions.
• *Optimize* models to improve precision and robustness in the presence of uncertainties within simulation data.
• *Evaluate* the performance of AI models and uncertainty quantification metrics.
• *Present* results and draft technical reports in an international environment.
• Skills & Prerequisites:*

You will integrate a *Master 1 (BAC+4)* level training in the field of *Artificial Intelligence and Applied Mathematics* or equivalent for an apprenticeship of *1 year.* You have the following knowledge and skills:

• Technical Skills:*
• Strong background in Probability and Statistics (knowledge of UQ methods is a plus).
• Solid understanding of Machine Learning algorithms, specifically Deep Neural Networks.
• Knowledge of Bayesian Learning is considered a strong asset.
• Proficiency in Python programming and version control (Git).
• Soft…