Stagiaire - Optimisation masse embarquée pour la décarbonation des Opérations Aériennes F/H

Description du poste Intitulé du poste Stagiaire - Optimisation masse embarquée pour la décarbonation des Opérations Aériennes F/H Métier Exploitation & Opérations aériennes - Opérations aériennes & Préparation des Vols Présentation du contexte Au sein de la Direction Générale des Opérations Aériennes d'Air France, le pôle Flight Ops Efficiency est en charge du plan carburant, de l'amélioration de la performance opérationnelle sol et vol ainsi que du pilotage des indicateurs de performance associés. Afin de réduire l'empreinte environnementale des opérations d'Air France, le pôle pilote plusieurs initiatives visant à diminuer la consommation de carburant. L'un des axes de travail consiste à optimiser la masse embarquée sur chaque vol. Description de la mission L'objectif du stage est d'améliorer et fiabiliser le processus de définition et de fourniture des prescriptions d'emport d'eau potable, ainsi que de développer les outils de pilotage et de suivi associés. L'amélioration des méthodes d'analyse et de prévision permettra de déterminer des quantités optimales d'eau potable à embarquer sur chaque vol, tout en garantissant le niveau de service attendu à bord. Le stagiaire contribuera notamment à : - Analyser les données historiques d'exploitation (embarquement d'eau, consommation réelle, nombre de passagers, type avion, route, saisonnalité, horaires, etc.). - Identifier les facteurs explicatifs de la consommation d'eau à bord et évaluer leur impact. - Concevoir et développer un modèle prédictif robuste permettant d'estimer les besoins réels en eau sur les différents types avion. - Développer des algorithmes d'optimisation permettant de maximiser les gains carburant tout en maîtrisant le risque opérationnel et la qualité de service. - Participer au déploiement des recommandations sur un périmètre donnée - Définir une méthodologie de pilotage et de recalibrage du modèle. - Mettre en place les indicateurs de suivi et les outils de monitoring associés. - Évaluer les gains économiques, environnementaux et opérationnels générés. - Produire la documentation nécessaire à la maintenance et aux futures évolutions du modèle. Ce que vous apportera ce stage : - Un sujet à fort impact environnemental et économique. - Une immersion au cœur des Opérations Aériennes d'Air France. - Une expérience concrète de développement d'un outil d'aide à la décision utilisé en environnement opérationnel. - Des interactions régulières avec les équipes Flight Ops, Data, IT et Opérations Sol. - La possibilité de voir vos travaux directement déployés dans les opérations quotidiennes de la compagnie. Profil recherché - Élève ingénieur dernière année ou étudiant en Master 2, spécialisé en Intelligence Artificielle ou Data Science - Maîtrise de Python et des librairires de Data Science / Machine et Deep Learning (Pandas, Scikit-Learn, PyTorch) - Solides compétences en statistiques et analyse de données - Première expérience (stage, projet important) en développement et évaluation de modèles de Deep Learning / Machine Learning - Appétence pour les problématiques complexes mêlant analyse de données, modélisation et optimisation. - Intérêt pour le transport aérien et les opérations aériennes. - Autonomie, curiosité et esprit d'initiative. Type de contrat Convention de stage Durée du contrat (mois) : 6 Date de prise de poste souhaitée 02/11/2026 Type d'horaires Administratif Statut apprenti Stagiaire Profil candidat Niveau d'études min. requis Bac + 5 et plus Langue • Français (6 - Native) • Anglais (4 - Confirmé / C1) Localisation du poste Localisation du poste France, Ile-de-France Site Roissy-CDG