Jobs › Companies › Thales › STAGE - Ingénieur Mise en correspondance d’images par deep Learning - F/H

À propos de ce poste STAGE - Ingénieur Mise en correspondance d’images par deep Learning - F/H chez Thales

Thales · Sur site · Elancourt
Cette offre d’emploi est en French.
Lieu : Elancourt, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.

Vous intégrerez le Service Traitement d'Images (STI) au sein de l'entité LAS (Land and Air Systems). Cette entité conçoit des systèmes optroniques aéroportés dont les algorithmes embarqués permettent, entre autre, de se positionner ou de localiser des cibles dans des images.

 

Le contexte du sujet proposé s’inscrit dans une problématique de positionnement sans GNSS, où l’on cherche à se positionner en se recalant sur des données géoréférencées (cartes).

 

Ce stage a pour but d’étudier des algorithmes d’appariement robuste d’images provenant de différentes sources (dates, saisons, détecteurs, bandes spectrales, conditions de prise de vue …) et ce sur de grands horizons de recherche.

 

Le stage consistera à évaluer une ou plusieurs méthodes de Matching par IA permettant de retrouver une scène dans une base de données d’images satellitaires.

 

Pour ce faire vous serez encadré quotidiennement par votre tuteur et régulièrement par les membres du service dédiés au sujet.

 

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :

 

  • S'approprier le sujet, les outils et la mise en place de l’environnement de travail (1 mois)
  • Réaliser une maquette et l'évaluation d’une ou plusieurs approches (2 mois)
  • Etudier les évolutions et améliorations de la méthode retenue (2 mois)
  • Rédiger un rapport de stage (1 mois)

 

 

Votre profil :

 

Vous suivez un cursus de niveau BAC+5 dans le domaine de l'informatique, des mathématiques ou du traitement d'images ?

 

Vous recherchez un stage pour une durée de 6 mois ?

 

Vous avez des connaissances dans le traitement d'images et de signal ?

 

Idéalement, vous avez des connaissances théoriques et pratiques en machine learning et deep learning ?

 

Vous maitrisez le langage Python, Pytorch ou TensorFlow ?

 

Vous maitrisez la lecture de l'anglais ?

 

On vous reconnaît pour votre capacité à être créatif, à faire preuve de rigueur et pour votre esprit d'analyse et de synthèse ?

 

Vous avez le goût pour le travail en équipe ?

 

Alors ce stage est fait pour vous !

 

MOT DE l'EQUIPE :

 

Intégré(e) à l’équipe traitement d’images, vous évoluerez dans un cadre de

compétences pluridisciplinaires, vous permettant de mettre en pratique ce que vous aurez appris tout en approfondissant vos compétences.

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !
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