STAGE- Apprentissage pour la Planification et la Décision d'Observation Autonome Embarquée F/H

Description de l'offre

STAGE- Apprentissage pour la Planification et la Décision d'Observation Autonome Embarquée F/H

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Référence

MSY-26-DT-STA-194149-170350

Description du poste

Intitulé du poste

STAGE- Apprentissage pour la Planification et la Décision d'Observation Autonome Embarquée F/H

Type contrat

Stage

Durée du contrat

4 -6 mois

Statut (CSP)

Etudiant

Temps de travail

Temps complet

Parlons de votre future mission

Safran Electronics & Defense est une entreprise internationale de plus de 19 000 collaboratrices et collaborateurs, qui mobilisent expertises et esprit de corps pour concevoir des solutions de haute technologie dans les domaines de l'aéronautique, de la défense et du spatial. En combinant intelligence humaine et technologique, l'entreprise développe des produits et services pour les acteurs du monde civil et militaires, sur terre, en mer, dans le ciel et dans l'espace.

Au sein de la direction technique, vous intégrez l'équipe R&T Défense et Optronique qui a pour objectif de promouvoir les technologies de nos futurs systèmes de défense. L'intégration d'algorithmes avancés à l'Edge, directement embarqués sur les capteurs et systèmes optroniques, permet d'optimiser la réactivité et la pertinence des analyses réalisées sur le terrain. L'équipe Solutions Algorithmiques Avancées (SAA) explore et intègre les technologies d'autonomisation et d'IA les plus récentes pour améliorer la perception, la compréhension de scène et la prise de décision dans des environnements contraints.

Dans ce contexte, le stage porte sur le développement de méthodes d'apprentissage destinées à renforcer la planification et la stratégie d'observation autonome d'une caméra. L'objectif est de concevoir un agent décisionnel intelligent capable d'ajuster sa politique d'observation au moyen d'heuristiques apprises, de modèles légers dédiés à la décision temps réel ou de petites politiques apprenantes. L'approche se veut hybride, combinant planification structurée et apprentissage afin d'améliorer la pertinence, la réactivité et l'autonomie décisionnelle du système.

Les travaux porteront principalement sur :

• La réalisation d'un état de l'art sur l'apprentissage pour la planification, la délibération autonome et les modèles légers embarquables ;

• L'apprentissage de fonctions de coût ou heuristique permettant de guider la planification d'observation ;

• La conception d'un module de délibération embarquée léger pour la prise de décision locale ;

Parlons de vous

Êtes-vous notre prochain Stagiaire ?

« A vous de nous convaincre ! »

Vous êtes actuellement en école d'ingénieur (dernière année) ou en Master 2, avec une spécialisation en intelligence artificielle, informatique, mathématiques appliquées ou robotique.

Vous présentez idéalement les compétences et intérêts suivants :

• Bases solides en Machine Learning / Deep Learning (Python, PyTorch), avec sensibilité aux approches modernes (LLM, modèles séquentiels, agents apprenants).

• Intérêt pour la planification (algorithmes de recherche, apprentissage de politiques), la délibération autonome, les architectures agentiques ou multi-agents.

• Goût pour les modèles légers/embarqués (approches récursives, modèles compacts).

• Curiosité pour les systèmes hybrides (planning + apprentissage) et les nouvelles formes d'autonomie intelligente.

Votre maitrise de l'anglais technique est parfaite. Vous êtes curieux, autonome et rigoureux avec une capacité d'analyse et un bon esprit de synthèse, alors n'hésitez plus, postulez !

Localisation du poste

Localisation du poste

Europe, France, Ile de France, ESSONNE (91)

Ville

Massy

Critères candidat

Niveau d'études min. requis

BAC+5

Niveau d'expérience min. requis

Jeune diplômé-e/Première expérience

Langues

Anglais (Courant)