Stage BAC + 5 : Ingénieure(e) Classification de données image optique machine learning – H/F

Stage Par Thales
  • Système / Réseaux / Télécommunications
  • Toulouse
  • A négocier

Description

Stage BAC + 5 : Ingénieure(e) Classification de données image optique machine learning – H/F

QUI SOMMES-NOUS ?

Rejoignez Thales, leader mondial des technologies de sûreté et de sécurité pour les marchés de l'Aérospatial, du Transport, de la Défense et de la Sécurité . Fort de 62 000 collaborateurs dans 56 pays , le Groupe bénéficie d'une implantation internationale qui lui permet d'agir au plus près de ses clients, partout dans le monde .

Acteur spatial incontournable en Europe dans les domaines des télécommunications, de la navigation, de l'observation de la terre, de l'exploration et de la réalisation d'infrastructures orbitales , Thales Alenia Space est une Joint-Venture entre les groupes Thales (67%) et Leonardo (33%).

Grâce à son expertise unique en matière de missions duales, de constellations, de charges utiles flexibles, d'altimétrie, de météorologie ou d'observation optique et radar haute résolution , Thales Alenia Space se positionne comme le partenaire industriel naturel pour accompagner les grands pays dans le développement de leur plan spatial. Thales Alenia Space a réalisé un chiffre d'affaires de plus de 2 milliards d'euros en 2015 et emploie 7500 personnes dans 8 pays.

QUI ETES-VOUS ?


De formation : Bac+5 Mathématiques & informatique : formation de Data Scientist, Traitement d'images ou Télédétection

Anglais : niveau conversation

Compétences/Exp Souhaitée : Un premier stage dans le domaine serait un plus. Connaissance du développement en langage Python ou équivalent.

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) :

Stage BAC + 5 : Ingénieure(e) Classification de données image optique machine learning – H/F


Basé(e) à : TOULOUSE

L'intelligence artificielle ou machine learning connait actuellement un essor sans précédent poussé par l'intérêt porté par les grands acteurs des technologies de l'information (Google, Amazon, Facebook, etc...) et par l'explosion des capacités de calcul des machines reposant sur des nouvelles architectures distribuées et massivement parallèle.

Il en résulte que des nouvelles méthodes de machine learning comme le deep learning qui repose sur des réseaux de neurones peuvent être appliquées à diverses problématiques de l'observation spatiale.

Les applications d'imagerie spatiale optique identifiées à ce jour sont la détection de régions sur les images haute-résolution et la classification de différents types de nuages sur des images météo. D'autres applications innovantes pourront éventuellement être envisagées au cours de la mission.

Rattaché(e) à la Direction Observation, Exploration et Navigation , v ous avez pour missions :

- Dans un premier temps, vous devrez recenser les méthodes de machine learning émergentes et prometteuses, les tester sur un panel d'applications de l'imagerie spatiale optique et retenir les solutions permettant d'obtenir des performances en rupture par rapport à l'existant pour une application donnée.

- Le second objectif de la mission est d'assurer la capitalisation des travaux effectués et de montrer la faisabilité des solutions retenues.

La perspective de rejoindre un Groupe innovant vous motive ? Alors rejoignez-nous en postulant à cette offre .

Vous souhaitez en savoir plus sur les activités spatiales ? Cliquez ici .

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