Master 2 Internship - Neurosymbolic Test Case Generation and Selection (H/F)
Nouveau
- Convention de stage
- 5 mois
- BAC+5
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes
Type de Contrat
Convention de stage
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
31031 TOULOUSE
Durée du contrat
5 mois
Date d'Embauche
01/02/2027
Postuler Date limite de candidature : samedi 5 décembre 2026 23:59
Description du Poste
Les Missions
Master 2 Internship - Neurosymbolic Test Case Generation and Selection
Title: Neurosymbolic Test Case Generation and Selection
Supervisors: Jérémie Guiochet (https://homepages.laas.fr/guiochet), Hélène Waeselynck (https://homepages.laas.fr/waeselyn/)
Profile: Computer Science
Level: Master 2 (MSc)
Duration: 5–6 months
Location: LAAS-CNRS, Toulouse, France (https://www.laas.fr)
Salary: ~€600/month
Test case generation and selection are major challenges in software testing, particularly for autonomous systems such as vehicles and robots, which are often evaluated using high-fidelity simulators. TAF (Testing Automation Framework), developed at LAAS-CNRS (https://wp.laas.fr/taf), generates diverse test cases from XML specifications containing parameters and constraints. It first produces logical test descriptions, then converts them into concrete test cases that can be executed by the system under test (SUT). Currently, TAF focuses on generation. However, executing large numbers of tests can be costly particularly when a high-fidelity simulator in used. Machine learning (ML) could help prioritize tests that are more likely to reveal defects or cover testing objectives, reducing execution costs while improving testing efficiency. The objective of this internship is to investigate how ML can guide test case selection and prioritization within a TAF-based pipeline. The approach will combine constraint-based generation, which ensures the validity of test descriptions, with data-driven predictions of their potential to reveal defects or to achieve test objectives.
The internship should deliver a prototype integrating ML-based prioritization into TAF, an experimental dataset, and an evaluation of its benefits and limitations.
The internship is suited to a Master's student in Computer Science interested in machine learning, software testing, or dependable autonomous systems. Python and basic ML knowledge are expected; familiarity with constraint solving or simulation-based testing is an advantage.
Application : CV + cover letter + transcripts of records for the last two academic years on the website :
https://www.laas.fr/fr/offres/master-2-internship-neurosymbolic-test-case-generation-and-selection/
Votre Profil
Profile: Computer Science
Level: Master 2 (MSc)
Votre Environnement de Travail
Description de l'employeur
www.laas.fr
Rémunération et avantages
Rémunération
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
À propos de l’offre
| Référence de l’offre | UPR8001-JERGUI-007 |
|---|---|
| Secteur d’activité | Informatique, Statistiques et Calcul scientifique |
| Langues | French or English |
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
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