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Stage - r&d - maintenance prescriptive avec de l’ia agentique f/h

Les Loges-en-Josas
Stage
FR10000-ALHOLD L'Air Liquide, société anonyme pour l'Etude et l'Exploitation des procédés Georges Claude
R&D
Publiée le 26 octobre
Description de l'offre

Air Liquide est un leader mondial des gaz, technologies et services pour l’industrie et la santé. Présent dans 60 pays avec environ 66 300 collaborateurs, le Groupe sert plus de 4 millions de clients et de patients. Oxygène, azote et hydrogène sont des petites molécules essentielles à la vie, la matière et l’énergie. Elles incarnent le territoire scientifique d’Air Liquide et sont au cœur du métier du Groupe depuis sa création en 1902.
Air Liquide place la diversité au cœur de ses activités et s'engage notamment en favorisant l’égalité professionnelle et l’emploi des travailleurs en situation de handicap.

Le Campus Innovation Paris (78 - Les Loges en Josas) est le plus grand centre de R&D d’Air Liquide.
Il développe des solutions innovantes pour l’ensemble des activités du Groupe. Plus de 250 chercheurs travaillent dans 48 laboratoires dotés de matériel de pointe et de plateformes expérimentales, pour explorer plusieurs domaines de recherche.


Quelle sera votre contribution et comment vous épanouir dans ce poste ?


Vous évoluerez au sein de la R&D sur le nouveau Campus Innovation Paris du Groupe Air Liquide offrant un environnement stimulant. Ce nouveau campus est au cœur de l’innovation avec de nombreux défis et des horizons nouveaux en synergie avec les différents métiers du groupe: Santé, Large Industrie, Industrial Merchant.

Au sein du groupe CP (Customers Process) l'Équipe Data Science rassemble des compétences et experts R&D en Science des Données, Intelligence Artificielle (IA) et Objets Connectés. Tirant parti du potentiel des techniques avancées d'acquisition de données, d'analyse, de modélisation prédictive et prescriptive, l'équipe développe des nouvelles solutions permettant une meilleure prise de décision pour l'excellence opérationnelle et l'innovation dans les activités d'Air Liquide. Au cours de ce stage, l’étudiant(e) aura à contribuer aux initiatives Data Science & Digital du groupe en utilisant ses connaissances scientifiques en Data Sciences et Intelligence Artificielle

Description du stage

Dans le cadre de ses activités de recherche et de développement, le stagiaire sera amené à contribuer au

développement d’algorithmes relatifs aux architectures agentiques destinées à la maintenance prescriptive des systèmes Air Liquide, en particulier pour la tâche de diagnostic des défaillances.

Pendant le stage, le candidat contribuera activement à la conception d’une solution agentique capable de surveiller de façon proactive l’état d’un système, diagnostiquer les défauts et aider à la décision en analysant des modalités textes, séries temporelles ... Les travaux de stage incluront d’une part, l’étude des approches de type text-to-series pour la conception de données synthétiques et, d’autre part, les contributions à une architecture multi-agents pour le diagnostic et la maintenance : tooling, model context protocol (MCP), renforcement, concept bottleneck, …

Missions

* Veille bibliographique et état de l’art des modèles de type Text To Series

* Développement de briques logicielles pour les agents IA (Langchain, LlamaIndex, Smolagents…)

* Test et intégration des briques logicielles et analyse d’ablation (hallucination, convergence…)

* Démonstration des résultats et amélioration de la solution proposée.

L’étudiant(e) bénéficie du coaching d’experts métiers et lead Data Scientists en Intelligence Artificielle pour assurer sa montée en compétence. Les travaux réalisés peuvent faire l’objet d’une publication scientifique.


Etes-vous LA personne faite pour ce poste ?


Les différentes compétences recherchées

* Master (ou Bac+4 ou +5) en Traitement du Signal, Data Science, Mathématiques appliquées, Informatique.

* Maîtrise de Python et de Linux

* Connaissance des bibliothèques relatives à l’intelligence artificielle : pytorch, transformers, langchain …

* Connaissances des bibliothèques relatives à la visualisation : dash/plotly, streamlit, gradio…

* Esprit curieux et autonome et capacité pour résoudre des problèmes.

Informations Complémentaires

Air Liquide est labellisé Happy Trainees.

Le stage sera réalisé au Campus Innovation Paris, centre de R&D d’Air Liquide en France situé aux Loges-en-Josas (1, Chemin de la Porte des Loges).

* Localisation géographique: France / Ile de France / 78 - Les loges

* Date de début souhaitée: Mars 2026

* Durée: 6 mois

* Rémunération: selon profil

Pour en savoir plus sur notre entreprise et obtenir des conseils pour nous rejoindre, cliquez ici


Références:

Gu, S., Li, C., Jing, B., & Ren, K. VerbalTS: Generating Time Series from Texts. In Forty-second International Conference on Machine Learning.

Taga, Ege Onur, Muhammed Emrullah Ildiz, and Samet Oymak. "TimePFN: Effective multivariate time series forecasting with synthetic data." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 39. No. 19. 2025.

Zhong, Siru, et al. "Time-vlm: Exploring multimodal vision-language models for augmented time series forecasting." arXiv preprint arXiv:2502.04395 (2025).


Nos différences font notre performance


Chez Air Liquide, nous nous engageons àcréer un environnement de travail collaboratif et inclusif qui reflètela diversité de noscollaborateurs, de nos clients, des patientsetde nos parties prenantesainsi quedes cultures à travers le monde.


Nous accueillons et considérons les candidatures de tous les candidats qualifiés, quel que soit leur parcours. Noussommes convaincusqu'une organisation diversifiéepermetà nos collaborateurs de révélerleur talent,à la fois individuellement et collectivement,et qu'elle contribue àrenforcernotre capacitéd'innovationenfaisant vivrenos fondamentaux, en agissant pourle succès/la réussite du Groupeeten créant un environnement engageant,dans un monde en mutation.

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