Stage IA: Détection de drones avec capteurs neuromorphiques

Safran

Massy

On-site

EUR 12,000 - 19,000

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Job summary

Safran Electronics & Defense est à la recherche d’un stagiaire pour rejoindre le Pôle d’Architecture de Plateforme Optronique et étudier les capteurs neuromorphiques pour la détection de drones. Vous participerez à des activités pluridisciplinaires et développerez des architectures d’algorithmes autour des réseaux de neurones et de l’apprentissage automatique.

Le stage s’adresse à des étudiants en école d’ingénieur ou en master avec des bases en mathématiques appliquées, électronique,

Qualifications

  • Étudiant’en école d’ingénieur ou master dans les domaines mathématiques appliquées, électronique, informatique, traitement du signal ou traitement d’image.
  • Bon niveau en Python et connaissances sur l’un des framework ML (PyTorch/TensorFlow).
  • Intérêt pour les capteurs et l’imagerie/vision par ordinateur.

Responsibilities

  • Proposer une stratégie d’annotation automatique des données de capteurs évènementiels et concevoir un outil d’annotation.
  • Réaliser un état de l’art des algorithmes de classification, notamment les réseaux de neurones de type SNN.
  • Proposer une architecture d’algorithme et concevoir un premier prototype.
  • Identifier les tâches ciblées par l’algorithme (détection d’évènements, classification, suivi ou prédiction de trajectoire).
  • Proposer une topologie de réseau: couches, types de neurones, connexions et capacité du réseau.
  • Spécifier les algorithmes d’apprentissage pressentis (supervisé, non supervisé, STDP, etc.).

Skills

Python

Education

École d'ingénieur ou master en mathématiques appliquées, électronique, informatique, traitement du signal ou traitement d'image

Tools

PyTorch
TensorFlow

Job description

Safran Electronics & Defense est à la recherche d’un stagiaire pour rejoindre le Pôle d’Architecture de Plateforme Optronique et étudier les capteurs neuromorphiques pour la détection de drones. Vous participerez à des activités pluridisciplinaires et développerez des architectures d’algorithmes autour des réseaux de neurones et de l’apprentissage automatique.

Le stage s’adresse à des étudiants en école d’ingénieur ou en master avec des bases en mathématiques appliquées, électronique,

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