STAGE - Deep Learning pour la détection d'arrêt dans la navigation terrestre F/H

Description de l'offre

STAGE - Deep Learning pour la détection d'arrêt dans la navigation terrestre F/H

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.

Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.

Safran Electronics & Defense propose à ses clients des solutions d'intelligence embarquée leur permettant d'appréhender l'environnement, de réduire la charge mentale et de garantir une trajectoire, même en situation critique, ce dans tous les environnements : sur terre, en mer, dans le ciel ou l'espace. La société met les expertises de ses 13 000 collaborateurs au service de ces trois fonctions : observer, décider et guider, pour les marchés civils et militaires.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

Référence

ERA-26-DT- STA-185459-164381

Description du poste

Intitulé du poste

STAGE - Deep Learning pour la détection d'arrêt dans la navigation terrestre F/H

Type contrat

Stage

Durée du contrat

6 mois

Statut (CSP)

Etudiant

Temps de travail

Temps complet

Parlons de votre future mission

Safran Electronics & Defense développe des systèmes de navigation inertielle de pointe pour des applications terrestres, aériennes et maritimes. La détection fiable des phases de mouvement et d'arrêt est un enjeu clé pour la correction des erreurs de navigation, notamment via l'hybridation ZUPT (Zero Velocity Update).

Des travaux antérieurs menés au sein de Safran ont permis de démontrer la faisabilité de la détection de mouvement/arrêt par apprentissage profond, ouvrant la voie à des solutions plus robustes et généralisables que les approches classiques à seuils empiriques.

Ce stage s'inscrit dans la continuité de ces recherches et vise à franchir une nouvelle étape en explorant les dernières avancées du deep learning appliquées à la navigation inertielle. Le sujet est à la fois innovant et stratégique pour l'amélioration des performances des systèmes embarqués.

Objectif du stage

Poursuivre et approfondir la robustification de la détection de mouvement/arrêt par apprentissage profond, en s'appuyant sur les acquis des travaux précédents et en intégrant les techniques les plus récentes du deep learning, afin d'améliorer la fiabilité et la généralisation des détecteurs dans des environnements variés.

Missions principales

1.Réaliser une veille sur les techniques récentes de détection de mouvement/arrêt par deep learning.

2.Mettre en place un environnement d'entrainement et de simulation basés sur le cluster de calcul du groupe SAFRAN

3.Mettre en forme les données d'entrainement et de test (réelles et/ou simulées)

4.Développer, tester et comparer différentes architectures et solutions.

5.Documenter les travaux

Encadrement

Stage au sein de l'équipe de développement des centrales inertielles terrestres avec le support d'experts en IA. Vous bénéficierez d'un environnement de travail stimulant, de ressources de calcul adaptées et de l'expertise reconnue du groupe.

Formation :

Élève ingénieur généraliste ou Master 2 avec spécialisation en IA, data science, traitement du signal, automatique ou mathématiques appliquées.

Compétences techniques :

Solides bases en apprentissage automatique et deep learning (RNN, CNN, PyTorch/TensorFlow).

Maîtrise de Python et des outils de data science.

Intérêt pour le traitement du signal ou la navigation inertielle ou les systèmes embarqués.

Qualités :

Rigueur, autonomie, esprit d'initiative.

Capacité d'analyse, de synthèse et de restitution.

Goût pour l'expérimentation et l'innovation.

Références :

Brossard, M., Barrau, A., & Bonnabel, S. (2020). AI-IMU dead-reckoning. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 5(4), 585-595.

Conseil :

Pour préparer votre entretien, vous pouvez consulter des ressources telles que Wikipedia ou la vidéo youtube « L'esprit Sorcier TV : Navigation inertielle : Comment garder le cap ! ».

Mais encore ? (avantages, spécificités, …)

Contraintes particulières liés au poste : Résultats du stage confidentiel entreprise

Niveau d'anglais : Intermédiaire

Parlons de vous

Formation : Élève ingénieur généraliste ou Master 2 avec spécialisation en IA, data science, traitement du signal, automatique ou mathématiques appliquées.

Compétences techniques :

Solides bases en apprentissage automatique et deep learning (RNN, CNN, PyTorch/TensorFlow).

Maîtrise de Python et des outils de data science.

Intérêt pour le traitement du signal ou la navigation inertielle ou les systèmes embarqués.

Qualités :

Rigueur, autonomie, esprit d'initiative.

Capacité d'analyse, de synthèse et de restitution.

Goût pour l'expérimentation et l'innovation.

Localisation du poste

Localisation du poste

Europe, France, Ile de France, VAL D'OISE (95)

Ville

21 avenue du Gros Chêne 95610 ERAGNY-SUR-OISE

Critères candidat

Niveau d'études min. requis

BAC+5

Niveau d'expérience min. requis

Jeune diplômé-e/Première expérience

Langues

· 
Anglais (Intermédiaire)

· 
Français (Bilingue)