Le service SCSA (Satellite Communications and Situational Awareness) de la BU GS3 (Ground Segment & Space Surveillance) de Safran Data Systems propose un ensemble de produits et services tels que LYNKS Monitor pour l'analyse du spectre radiofréquence entre Terre et espace, pour des enjeux tels que la gestion des allocations de bandes de fréquences ou la détection d'événements nouveaux / inattendus dans l'espace.

Toutefois, avec le développement rapide des activités spatiales et des technologies associées, il devient crucial d'accélérer le temps de traitement et d'élargir le domaine de validité de nos algorithmes, et ce de manière rapide et itérative. Pour cela, le Deep Learning est une piste privilégiée. En particulier, nous souhaitons explorer l'estimation de certains paramètres de la chaîne de traitement RF à partir de signaux numérisés.

Pour mener à bien ce projet, notre service dispose d'algorithmes pour la génération de données synthétiques, de ressources de calculs sur GPU et d'une équipe R&D composée de docteurs en IA que vous intégrerez.

Durant ce stage de 6 mois, tes missions seront les suivantes :

- Analyser l'état de l'art scientifique à partir d'un échantillon d'articles fourni
- Sélectionner une ou plusieurs approche(s) en cohérence avec les besoins et ressources du service
* Reprendre un générateur de données (solution interne et/ou GNU Radio) et développements supplémentaires éventuels (Python et/ou C/C++)
- Reprendre un code open-source et/ou implémentation de(s) l'approche(s) en Python, en utilisant des librairies de Deep Learning telles que Tensorflow ou PyTorch
- Entraîner des modèles de Deep Learning sur données générées
* Evaluer sur données synthétiques
* Implémenter de perturbations sur les données synthétiques pour se rapprocher de conditions réelles
* Evaluer sur données synthétiques perturbées pour analyse de la robustesse
- Améliorer la robustesse, en s'inspirant de la littérature scientifique
- Comparer des performances avec algorithmes actuels
* Rédiger un rapport décrivant votre raisonnement, vos développements et vos résultats

Notre équipe te guidera au besoin au cours de ces diverses missions afin de parvenir aux meilleurs résultats. En cas d'excellentes performances obtenues en moins de 6 mois, tu pourras alors ajouter des paramètres supplémentaires à estimer.

Tu prépares ta dernière année de diplôme d'ingénieur et tu es spécialisé.e en traitement du signal ou en IA/Machine Learning.
Tu as des compétences en Python, en Deep Learning et en traitement du signal.
Tu maitrise l'anglais.
Tu es curieux.se, créatif.ve, à l'écoute et tu as un bon esprit d'anayse.