STAGE Intelligence artificielle pour la détection de défauts sur traitements couches minces F/H

Safran Reosc; Saint-Pierre-du-Perray; On-site; EUR 11,000 - 16,000; Full time

Benefits offered by this job

Restaurant d'entreprise

Parking aménagé

Job summary

Safran Reosc, leader dans les optiques de haute performance, propose un stage au sein du service Fabrication Couches Minces à Saint-Pierre-du-Perray. Vous évaluerez l’apport de l’intelligence artificielle pour détecter et catégoriser des défauts d’aspect à partir d’images et contribuerez à relier science des matériaux, acquisition et traitement d’images.

Vous travaillerez avec des experts et présenterez les résultats, dans un cadre pédagogique encadré, avec une orientation sur l’expérimentation

Qualifications

• Formation en matériaux, science des surfaces ou traitement de l'image.
• Connaissances de Python et d'apprentissage automatique.
• Capacité à structurer et annoter des jeux de données.
• Esprit d'analyse, curiosité et travail pluridisciplinaire.

Responsibilities

• Prendre en main le procédé, les familles de défauts et les pratiques de contrôle existantes.
• Définir et tester des conditions d'acquisition d'images répétables et documentées.
• Construire, avec les experts métier, une taxonomie et un jeu de données annoté.
• Entraîner et comparer des modèles de classification ou de détection adaptés.
• Évaluer performances, robustesse, explicabilité et limites d'usage.
• Documenter le prototype, les résultats et les recommandations, puis les présenter à l'équipe.

Skills

Python

Traitement d'images

Apprentissage automatique

Rigueur expérimentale

Job description

Prêt à innover dans un grand groupe industriel, à contribuer à un Espace plus sûr et plus durable et à repousser les limites de l'exploration spatiale ? A participer à des projets d'envergure où vous côtoierez des acteurs internationaux ? Rejoignez la Direction Espace de Safran et ses 1350 collaborateurs experts et passionnés ! Nous développons, industrialisons et produisons une large gamme de technologies pour la connectivité, la propulsion, la navigation, la maîtrise du temps, l'optique et la surveillance de l'Espace. Nous participons ainsi au renforcement de notre souveraineté, à la protection de la Terre et à l'exploration scientifique de l'Espace.

Safran Reosc, leader mondial dans le domaine des optiques de haute performance, conçoit des instruments innovants pour l'astronomie, le spatial, la science ou l'industrie. Ses composants et sous-ensembles optiques répondent aux spécifications les plus exigeantes des organismes de recherche et des programmes scientifiques internationaux.

Localisé à 45 minutes de Paris et desservi par les transports en commun, notre site de Saint-Pierre-du-Perray compte 170 salariés. Il se situe dans un environnement verdoyant, dispose d'un restaurant d'entreprise et d'un parking aménagé pour voitures et 2 roues. Un site à taille humaine dans lequel se mêlent nos activités de gestion de programme, d'ingénierie, d'industrialisation, de production et l'ensemble des fonctions transverses (Commerce, Achat, RH, Finance…) qui participent au fonctionnement de l'entité.

Le service Fabrication Couches Minces met en œuvre des procédés de dépôt optique et les contrôles associés. Le stage vise à évaluer l'apport de l'intelligence artificielle pour détecter et catégoriser des défauts d'aspect à partir d'images.

L'objectif pédagogique est de relier science des matériaux, acquisition d'images, traitement d'images et apprentissage automatique dans une démarche expérimentale encadrée.

Votre mission consiste à :

• Prendre en main le procédé, les familles de défauts et les pratiques de contrôle existantes ;
• Définir et tester des conditions d'acquisition d'images répétables et documentées ;
• Construire, avec les experts métier, une taxonomie et un jeu de données annoté ;
• Entraîner et comparer des modèles de classification ou de détection adaptés ;
• Évaluer performances, robustesse, explicabilité et limites d'usage ;
• Documenter le prototype, les résultats et les recommandations, puis les présenter à l'équipe.

Formation en matériaux, science des surfaces, traitement de l'image, intelligence artificielle ou domaine proche. Bases en apprentissage automatique, traitement d'images et Python indispensables. Rigueur expérimentale, esprit d'analyse, curiosité et travail pluridisciplinaire sont attendus.