QUI SOMMES-NOUS ?
Situé sur le campus de l’École polytechnique, au cœur du pôle scientifique et technologique d’envergure mondiale de Paris-Saclay, le site de Palaiseau regroupe les activités de Thales Research & Technology (TRT), le centre de recherche du Groupe, et de ThereSIS (THALES European REsearch center for Security & Information Systems) au service des activités mondiales du Groupe. Grâce à une politique de partenariat proactive avec le monde académique et un réseau international d’entreprises innovantes, nos équipes de recherche de TRT développent des technologies de rupture et celles de ThereSIS sont dédiées à la sécurisation des systèmes d’information, à l’ingénierie des systèmes complexes et aux technologies innovantes de la transformation numérique afin d’obtenir rapidement des résultats répondant à des demandes opérationnelles concrètes.
Dans ce cadre nous recherchons un.e :
Ingénieur.e Robustesse des Lie Group-Convolutional Neural Networks à des transformations arbitraires (H/F) STAGE de 6 mois
Basé.e à Palaiseau (91)
QUI ETES-VOUS ?
Etudiant.e en école d’Ingénieur.e ou formation équivalente vous préparez un Master 2 en mathématiques appliquées ou équivalent ?
Votre formation et vos différentes expériences vous ont permis d’acquérir des compétences dans les domaines suivants :
Probabilité et Statistiques
Mathématiques fondamentales (théorie des groupes)
Environnement Linux et langage Python
Idéalement, vous avez également des connaissances en :
Deep Learning
Dans l’utilisation de TensorFlow et/ou PyTorch
Vous êtes curieux.se, raison qui vous pousse à faire votre stage dans le monde de la recherche ?
Vous aimez travailler en équipe ?
Enfin vous êtes à l’aise en anglais ? (Niveau B2 attendu)
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
Le développement et l’application des algorithmes de Machine Learning à des problématiques industrielles sont d’un intérêt manifeste pour le groupe Thales. Néanmoins, l’élaboration de systèmes critiques intégrant des solutions algorithmiques reposant sur du Machine Learning constitue un véritable challenge, en particulier en raison de problématiques telles que le manque de robustesse des algorithmes comme les réseaux de neurones à des transformations de leurs entrées.
La spécification d’algorithmes de Machine-Learning corrects-par-design est par conséquent un atout indéniable, le procédé de validation algorithmique se limitant en effet à une vérification d'implémentation, les propriétés souhaitées sont satisfaites en vertu de la spécification choisie. S'agissant des propriétés de robustesse à des transformations représentables par des actions de groupes de Lie (robustesse géométrique), le design des Group-Convolutional Neural Networks (G-CNN) permet de garantir certains comportements locaux, permettant ainsi d'alléger le processus de validation.
Dans ce contexte :
Les livrables consisteront en la production de code de recherche (python) documenté ainsi que dans la rédaction d'un rapport de synthèse.
Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.
These companies are also recruiting for the position of “Données/Business Intelligence”.