Dans le domaine de la perception par ordinateur, les algorithmes nécessitent de grandes quantités de données diversifiées pour un apprentissage efficace et une performance robuste. Les données synthétiques représentent une solution innovante pour compléter les jeux de données réels, offrant la possibilité de générer de nombreux scénarios et variations à faible coût. Ces données permettent notamment de simuler des conditions variées qui seraient difficiles ou coûteuses à reproduire dans le monde réel.

Chez Safran, nous développons des algorithmes de perception avancés qui bénéficient grandement de ces environnements synthétiques. Le stage proposé vise à créer des environnements 3D complexes et variés en utilisant des données géographiques fournies par l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN), intégrant des images RGB, des données d'élévation et de segmentation sémantique. La diversité et la richesse de ces environnements 3D sont essentielles pour tester et entraîner nos algorithmes dans des situations variées, renforçant leur robustesse et leur précision.

Formation : Dernière année d'école d'ingénieur, master recherche ou stage de césure.
Maîtrise de la programmation en Python ou C++
Langues : Anglais pour lecture scientifique
Spécialités : Informatique, Modélisation 3D, Réalité Virtuelle, ou domaine connexe
Qualités requises : Initiative, autonomie, capacité d'adaptation et esprit de synthèse.