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# Testia SAS - Ingénieur / Data Scientist - Détection de Défauts par Ultrasons - CDD - (H/F)

- **Company:** Tesat-Spacecom GmbH & Co. KG
- **Location:** Toulouse, France
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Databases, Data Validation, Python (Programming Language), Machine Learning, NumPy, Tensorflow, SAS (Software), Data Processing, Pytorch, Deep Learning, Pandas, Scikit Learn, Information Technology
- **Published:** July 17, 2026
- **Apply:** https://ag.wd3.myworkdayjobs.com/wday/cxs/ag/global/job/Toulouse-Area/Testia-SAS---Ingnieur---Data-Scientist---Dtection-de-Dfauts-par-Ultrasons---CDD----H-F----Toulouse_JR10430116

## About the Role

De formation : Bac+5 (École d'ingénieur ou Master) en Data Science, Informatique, Mathématiques Appliquées ou Physique/Mesures Physiques avec une spécialisation en IA.

Compétences techniques indispensables :

 * Excellente maîtrise de Python et de ses bibliothèques de manipulation de données (Pandas, NumPy).
 * Solides connaissances en Machine Learning et Deep Learning (TensorFlow, PyTorch ou Scikit-Learn).

Compétences appréciées (un plus) :

 * Connaissances ou première expérience en traitement du signal ou Contrôle Non Destructif (notamment par ultrasons).
 * Expérience dans la génération de données (GANs, techniques d'augmentation de données).

Qualités humaines :

 * Curiosité technique et force de proposition.
 * Rigueur scientifique dans le traitement et la validation des données.
 * Bon esprit d'analyse et de synthèse.

## Description

Rattaché(e) à l'équipe Produits et Services, vous participerez activement au développement de nos outils de contrôle non destructif (CND) de nouvelle génération. Votre rôle sera de valoriser nos données d'inspection ultrasonore en concevant des modèles d'intelligence artificielle capables de détecter automatiquement des défauts.

Missions et objectifs de poste :

Sous la responsabilité de votre manager, vos missions principales seront les suivantes:

Structuration de la donnée : Créer et améliorer une base de données ultrasonores structurée à partir de l'analyse et de l'extraction de rapports d'inspection existants.

Génération de données synthétiques : Développer des algorithmes pour générer des données synthétiques afin de pallier le manque d'exemples de certains défauts rares dans la base de données réelle.

Modélisation IA : Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / Deep Learning pour automatiser la détection et la classification de défauts sur les signaux et images ultrasonores.


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