Stage : Développement d'un package Python propriétaire pour la régression symbolique F/H

Description de l'offre

Stage : Développement d'un package Python propriétaire pour la régression symbolique F/H

Company :

Safran

Job field : Mathematics and algorithms

Location : Magny-les-hameaux France , Ile de France , France

Contract type : Internship / Student

Contract duration : Full-time

Required degree : Master Degree

Required experience : First experience

Professional status : Student

Spoken language(s) :

English Fluent

French Fluent

# 2025-170576-153052

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Job Description

Contexte

Le Machine Learning (ML) est devenu un outil clé pour la régression, visant à prédire une variable continue (ex. température d'une pièce métallique) à partir de plusieurs entrées (ex. altitude, pression, humidité...). Bien que précis, les modèles classiques comme les réseaux de neurones profonds restent des boîtes noires, rendant l'interprétation difficile, un défi majeur pour les industries à haute exigence de sécurité, comme l'aérospatiale.

La régression symbolique (SR) offre une alternative en apprenant une fonction mathématique explicite reliant entrées et sorties. L'approche standard repose sur les algorithmes génétiques, où des expressions mathématiques évoluent via croisements et mutations pour optimiser un compromis entre précision et complexité.

SafranTech développe actuellement un algorithme propriétaire de régression symbolique en Python, fondé sur ces principes.

Objectifs

L'objectif principal de ce stage est de contribuer au développement continu de notre package algorithmique de régression symbolique (SR), à la fois sur les aspects programmation logicielle et conception algorithmique. Le périmètre du travail est flexible et sera adapté au profil du candidat. Les tâches possibles incluent (liste non exhaustive) :

Améliorer la qualité et la robustesse globales du code : concevoir et implémenter des tests unitaires adéquats, s'assurer que tout le code est bien documenté, respecte les bonnes pratiques de programmation, est aussi exempt de bugs que possible et que l'architecture du package est logique et cohérente.

Accélérer l'algorithme : concevoir et implémenter des schémas de programmation parallèle efficace afin de réduire le coût computationnel du processus évolutif ; analyser chaque étape du pipeline SR pour identifier les goulets d'étranglement et proposer des solutions pour les éviter.

Proposer et implémenter de nouvelles améliorations pour le processus évolutif : modifier le schéma de reproduction afin de générer de meilleures expressions mathématiques, développer des techniques intelligentes pour gérer les contraintes dans le processus évolutif.

Construire un benchmark rigoureux et étendu des algorithmes de régression symbolique existants afin de comparer les performances de notre package avec celles d'autres solutions disponibles.

Déroulement du stage

Le stage se déroulera en plusieurs phases :

· 
Se familiariser avec les algorithmes génétiques et la régression symbolique en consultant la littérature scientifique et en explorant la base de code existante.

· 
Selon les affinités du candidat, choisir parmi les objectifs proposés et travailler à l'amélioration de l'algorithme et du code pour atteindre ces objectifs.

· 
Évaluer l'impact des contributions en comparant la qualité du package (robustesse, précision de la régression, rapidité...) avant et après les modifications.

· 
Rédiger un rapport et présenter les résultats.

Complementary Description

References

[1] K. Deb et al. “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II”. In: IEEE

transactions on evolutionary computation 6(2) (2002), pp. 182–197.

[2] B. Lepri et al. “Fair, transparent, and accountable algorithmic decision-making processes:

The premise, the proposed solutions, and the open challenges”. In: Philosophy and Technology

31(4) (2018), pp. 611–627.

[3] M. Schmidt and H. Lipson. “Distilling free-form natural laws from experimental data”. In:

Science 324(5923) (2009), pp. 81–85.

Job Requirements

· 
formation en développement de code informatique

· 
notions de mathématiques applqiuées, plus particulièrement le machine ealnring et les statistiques

But what else? (advantages, specific features, etc.)

L'offre de stage est à pourvoir à partir de juillet 2025.

Company Information

Safran is an international high-technology group, operating in the aviation (propulsion, equipment and interiors), defense and space markets. Its core purpose is to contribute to a safer, more sustainable world, where air transport is more environmentally friendly, comfortable and accessible. Safran has a global presence, with 100,000 employees and sales of 27.3 billion euros in 2024, and holds, alone or in partnership, world or regional leadership positions in its core markets.

Safran is in the 2nd place in the aerospace and defense industry in TIME magazine's "World's best companies 2024" ranking.

Because we are convinced that each talent counts, we value and encourage applications from people with disabilities for our job opportunities.

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