Job Description:
Want to join the ATR adventure? An internship opportunity has just opened on our site in Blagnac
In 2025, ATR has been awarded the Happy Trainees label. 94.3% of students recommend our company after their work-study or internship.
What we will do together:
Being an apprentice at ATR means being integrated into a team as a full member with a real scope of intervention and responsibilities. You will have the opportunity to learn and develop your skills and experience within a market leading company!
Detailed description of the mission
The flight physics “Aircraft performance and weight” department is in charge of, among other things, the generation of performance data (low and high speed) for all ATR aircrafts.
In the context of the TOPAAS project (Take-Off Performance Awareness and Alerting System), ATR is developing a system to reinforce take-off operations safety. This work is done in the frame of the future EASA regulation about take-off performance events prevention and implementation of TOPMS (Take-Off Performance Monitoring System)-like functionalities.
This internship objective is to analyze the impact of the main input errors on take-off performance and to deduce an algorithm able to anticipate these errors.
The internship will take place in 2 big steps:
1. Study of input errors impacts on take-off performance
At first, the intern will perform an analysis of the different events considered in EASA’s TOPMS to evaluate their impact on aircraft performance for ATR aircrafts.
This activity will include non-exhaustively:
- The comprehension of the regulatory and operational context of the TOPMS events,
- The identification of the different input errors which can affect take-off performance (weight, atmospheric conditions, etc.),
- The evaluation of these errors impact on take-off distances for key parameters.
2. Development of TOPMS aircraft performance algorithm first blocks
In a second time, the intern will participate in the development of the first blocks of a model which can estimate expected take-off performance from aircraft and environmental parameters.
This activity will include non-exhaustively:
- The definition of parameters and data necessary for the computation,
- The implementation of algorithm to detect delta between expected and real performance,
- The completion of first computations on representative cases.
To complete this activity, the intern will work in the Aircraft Performance and Weight team in closed collaboration with Aircraft and Engine Models Development and Aircraft Systems teams.
This internship is designed for you
- Engineering student or equivalent education with specialization in aeronautics
- Final year internship
- Knowledge of aircraft performance and flight mechanics
- Knowledge in model and data analysis
- Knowledge in Python will be highly appreciated
- Analytical mind, scientific rigor and autonomy
- Capacity to work in a multidisciplinary team
- French and/or English fluent
Calendar
Starting date: First quarter of 2027
Duration of 6 months
How does the recruitment process work?
The recruitment process takes place in two stages after receiving your application:
- Analysis of your resume
- Technical interview with your internship supervisor: Last step of the process you are almost there! Etienne Carof will contact you for a validation interview.
Envie de rejoindre l'aventure ATR ? Une offre de stage vient de s'ouvrir sur notre site à Blagnac !
En 2025, ATR est labellisée Happy Trainees. 94.3% des étudiants recommandent notre entreprise à l’issue de leur alternance ou de leur stage.
Ce que nous allons faire ensemble :
Être stagiaire chez ATR, c’est être intégré au sein d’une équipe comme un membre à part entière avec un véritable périmètre d’intervention et des responsabilités.
Descriptif des missions proposées
Le département "Aircraft Performance and Weight" est en charge entre autres de la génération des données de performance (basse et haute vitesse) pour tous les avions ATR.
Dans le cadre du projet TOPAAS (Take-Off Performance Awareness and Alerting System), ATR développe un système visant à renforcer la sécurité des opérations au décollage. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre d’une future réglementation de l'EASA concernant la prévention des événements liés aux performances au décollage et la mise en œuvre de fonctionnalités de type TOPMS (Take-Off Performance Monitoring System).
L'objectif de ce stage est d'analyser l'impact des principales sources d'erreur sur les performances au décollage et d’en déduire un algorithme capable d’anticiper ces erreurs.
Le stage se déroulera en deux grandes étapes :
1. Étude de l'impact des erreurs d'entrée sur les performances au décollage
Dans un premier temps, le stage portera sur une analyse des différents événements considérés dans les études TOPMS de l'EASA afin d'évaluer leur impact sur la performance au décollage des avions ATR.
Cette activité comprendra notamment :
- La compréhension du contexte réglementaire et opérationnel des événements TOPMS,
- L'identification des différentes erreurs ou écarts de saisie pouvant affecter les performances de décollage (masse, conditions atmosphériques, etc.),
- L'évaluation de l'impact de ces erreurs sur les distances de décollage pour les paramètres clés.
2. Développement des premières briques d'un algorithme de performance avion TOPMS
La seconde partie du stage sera consacrée au développement des premières briques d'un modèle permettant d'estimer les performances attendues au décollage à partir des principaux paramètres avion et environnementaux.
Cette activité comprendra notamment :
- La définition des données et paramètres nécessaires au calcul,
- La mise en œuvre d'algorithmes simples de détection d'écarts entre performances attendues et observées,
- La réalisation de premiers calculs sur des cas représentatifs.
Pour réaliser cette activité, vous travaillerez dans l’équipe Aircraft Performance and Weight en étroite collaboration avec les équipes Aircraft and Engine Models Development et les équipes chargées de la partie système.
Ce stage est fait pour vous :
- Élève ingénieur-e ou formation équivalente avec une spécialisation en aéronautique
- Stage de fin d’études (Bac +5)
- Connaissance des performances des avions et de la mécanique du vol
- Intérêt pour les problématiques de sécurité aérienne et de certification
- Connaissances en modélisation et analyse des données
- Une connaissance de Python sera fortement appréciée
- Esprit d’analyse, rigueur scientifique et autonomie
- Capacité à travailler en équipe dans un environnement pluridisciplinaire
- Français et/ou anglais courant
Calendrier
Démarrage Premier trimestre 2027
Durée 6 mois
Comment se passe le processus de recrutement ?
Le processus de recrutement se passe en deux étapes après la réception de votre candidature :
- Analyse des CV
- Entretien technique avec le responsable du stage : Etienne Carof vous contactera pour un entretien de recrutement
This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.
Company:
Avions de Transport Regional (ATR) GIE
Contract Type:
Final-year Thesis
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Experience Level:
Student
Job Family:
Flight & Space Physics By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.
Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com.
At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.