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Une entreprise mondiale de haute technologie recherche un stagiaire Ingénieur de Recherche en Détection de Deep Fake Audio pour un projet innovant à Palaiseau. Ce stage de 6 mois nécessite des connaissances en apprentissage automatique, cybersécurité et sciences des données, avec un niveau d'anglais B2/C1. Rejoignez une équipe dynamique pour explorer des solutions de cybersécurité dans un cadre inclusif et stimulant.
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 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 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe.
Thales, acteur majeur de la sécurité et de la défense, s’intéresse à la détection, à la caractérisation et à la prévention de nouvelles menaces.
Au sein de son laboratoire, vous apprendrez sur le traitement de signal audio.
La multiplication des technologies de synthèse vocale, de clonage de voix et de montage audio sophistiqué engendre de nouveaux défis en matière de cybersécurité et de confiance numérique. Les deep fakes audio peuvent être utilisés pour tromper des systèmes d’authentification, manipuler des informations ou porter atteinte à la réputation.
Les principales études sur la détection des deepfakes audio se caractérisent en deux familles de méthodes : chaine de traitement et détecteur de bout en bout. Les chaines de traitement sont composées d'un extracteur de caractéristiques suivi d'un classificateur. Les méthodes de bout en bout utilisent un modèle pour optimiser conjointement l'extraction des caractéristiques et la classification en agissant directement sur la forme d'onde audio brute.
Vous avez envie de participer à un projet de recherche sur des thématiques d’apprentissage automatique novatrices vous anime ?
Vous avez envie d’intégrer une équipe composée de chercheur en Science des données, en cybersécurité et en apprentissage automatique ?
Etudiant en M2, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :
Rigueur, créativité, curiosité et esprit de synthèse sont des atouts que l'on vous reconnait ?
Alors ce stage est fait pour vous !
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 !