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Une entreprise technologique recherche un stagiaire Ingénieur en Scores de confiance pour travailler sur des algorithmes de détection d'objets. Situé à Palaiseau, ce stage de 6 mois convient aux étudiants en Master 2, avec des compétences en apprentissage automatique, Python et Pytorch. Vous collaborerez avec une équipe internationale pour développer des méthodologies novatrices tout en préservant la compatibilité avec les systèmes existants.
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.
Notre savoir-faire technologique
Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
Un environnement inclusif et bienveillant
Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
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.
Les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier fondés sur les réseaux de neurones, présentent une difficulté de caractérisation des sorties.
Thales a développé une approche de caractérisation intrinsèque de la confiance d'un résultat, à travers l'analyse des états internes du modèle (embeddings, espaces latents) au cours du processus d'inférence. Cette approche a été testée sur des tâches de classification, mais les modèles de détection d'objets présentent une architecture plus complexe qui demande des adaptations significatives.
Au sein de l’équipe cortAIx Labs travaillant sur l'IA de confiance, vous étudierez avec les ingénieurs algorithmiciens les possibilités méthodologiques pour adapter l'approche, et réaliserez des implémentations de cette méthodologie sur des images réelles et des modèles de deep learning.
Pour cela, vous travaillerez en collaboration étroite avec les ingénieurs IA, afin de :
Vous approprier la méthodologie et le framework open sources existantes
Parcourir la littérature scientifique pour identifier des approches adaptées à la détection d'objets dans des images
Établir avec l'équipe un ensemble de propositions concrètes pour tester ces approches sur des données de test
Réaliser l'implémentation de ces méthodes, en tâchant de préserver la compatibilité avec l'existant
Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?
Vous avez pour ambition de réaliser votre stage au sein de Thales?
Vous souhaitez évoluer dans un milieu international?
Etudiant en Master 2, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :
Connaissances théoriques en apprentissage automatique et réseaux de neurones;
Compétences en développement de logiciels en Python, utilisation des bibliothèques de ML classiques (en particulier Pytorch);
Expérience d'application de techniques de ML sur des projets réalistes, et préparation de données associée;
Intérêt ou expérience dans les méthodes scientifiques expérimentales : extraction de méthodologies et de bonnes pratiques à partir de campagnes d'expérimentation et de tests. Capacité à abstraire des conclusions scientifiques générales à partir de tests.
Anglais (niveau B2-C1 attendu);
Rigueur, autonomie et curiosité 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 !