Airbus Protect – AI Critical Systems Certification Engineer (All Gender)

Job Description

Activités de Sécurité et de Certification Aéronautique :Réaliser l’analyse et la cartographie des moyens de conformité (MOCs) avec les cadres réglementaires de sécurité aérienne (par exemple, EASA, FAA…) et construire des flux de travail de certification, suivre leur exécution, et soutenir la validation de l’IA dans l’aviation.Travailler aux côtés des équipes de Data Scientists et des experts en IA pour s’assurer que les systèmes basés sur l’IA développés sont conformes aux exigences système et garantir la conformité technique avec la réglementation applicable.Traduire les MOC en exigences techniques au niveau de l’IA pour aider l’équipe de développement à atteindre les objectifs.Collaborer avec l’écosystème réglementaire européen (EASA, SESAR, EUROCONTROL) et les normes mondiales.

Réaliser l’analyse et la cartographie des moyens de conformité (MOCs) avec les cadres réglementaires de sécurité aérienne (par exemple, EASA, FAA…) et construire des flux de travail de certification, suivre leur exécution, et soutenir la validation de l’IA dans l’aviation.

Travailler aux côtés des équipes de Data Scientists et des experts en IA pour s’assurer que les systèmes basés sur l’IA développés sont conformes aux exigences système et garantir la conformité technique avec la réglementation applicable.

Traduire les MOC en exigences techniques au niveau de l’IA pour aider l’équipe de développement à atteindre les objectifs.

Collaborer avec l’écosystème réglementaire européen (EASA, SESAR, EUROCONTROL) et les normes mondiales.

Compréhension de la conception, du développement et de l’optimisation de modèles d’IA avancés, en se concentrant sur l’IA embarquée.

Maîtriser les enjeux d’une IA robuste et évolutive pour les systèmes critiques (comme les systèmes avioniques) et les exigences réglementaires applicables.

Collaborer au sein de projets et d’organisations de R&D (ANITI, DEEL, …) pour traduire les exigences système et les MOC réglementaires en sujets de recherche appliquée.

Travailler en étroite collaboration avec des équipes transversales pour comprendre les besoins de l’entreprise et les traduire en solutions techniques.

Communiquer efficacement des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.

Doctorat en IA & Mathématiques avec expérience en ingénierie des systèmes ;

Ingénieur aéronautique avec une expérience en développement d’IA.

Licence ou Master en Apprentissage Machine Embarqué & Données avec une orientation en Ingénierie des Systèmes.

Connaissance approfondie de l’IA pour les systèmes critiques (de préférence dans l’aviation), y compris la normalisation de la sécurité et le paysage réglementaire (EU AI Act, ISO, EUROCAE, EASA, FAA…).

Expérience dans le développement d’IA et la compréhension des exigences des systèmes critiques.

Compréhension des algorithmes d’apprentissage machine, des structures de données et des problèmes de conception et de validation ML.

Minimum de 3 ans d’expérience pratique dans le développement de systèmes d’IA critiques à des fins de certification ; ou expérience en ingénierie des systèmes avioniques incluant des composants ML ;

Compétences significatives en recherche, incluant la compréhension de l’état de l’art de l’IA, des problèmes de sécurité et des systèmes critiques, ainsi que la production de rapports.

Développement de modèle ML End-to-End et Optimisation :Compréhension de la conception, du développement et de l’optimisation de modèles d’IA avancés, en se concentrant sur l’IA embarquée.Maîtriser les enjeux d’une IA robuste et évolutive pour les systèmes critiques (comme les systèmes avioniques) et les exigences réglementaires applicables.Collaborer au sein de projets et d’organisations de R&D (ANITI, DEEL, …) pour traduire les exigences système et les MOC réglementaires en sujets de recherche appliquée.

Compréhension de la conception, du développement et de l’optimisation de modèles d’IA avancés, en se concentrant sur l’IA embarquée.

Maîtriser les enjeux d’une IA robuste et évolutive pour les systèmes critiques (comme les systèmes avioniques) et les exigences réglementaires applicables.

Collaborer au sein de projets et d’organisations de R&D (ANITI, DEEL, …) pour traduire les exigences système et les MOC réglementaires en sujets de recherche appliquée.

Formation académique :Doctorat en IA & Mathématiques avec expérience en ingénierie des systèmes ;Ingénieur aéronautique avec une expérience en développement d’IA.Licence ou Master en Apprentissage Machine Embarqué & Données avec une orientation en Ingénierie des Systèmes.

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