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R0114269 Stage - Analyse de situation spatiale par Machine / Deep learning (H/F)

Stage
Limours
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé

Thales
Thales

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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

QUI SOMMES-NOUS ?

L’activité Systèmes terrestres et aériens conçoit des systèmes, des équipements, des capteurs et des services pour le contrôle du trafic aérien civil et militaire, la défense aérienne ainsi que le combat naval et terrestre.A 20mn du cluster Paris-Saclay, le site de Limours réunit plus de 900 collaborateurs travaillant de la conception des solutions à la recette avec les clients, en passant par la production, des radars de surface. Ce site a connu ces dernières années de grandes évolutions et continue à s’adapter aux besoins des clients en termes de surveillance du ciel et de zones sensibles.

QUI ETES VOUS ?

Vous êtes en fin de cursus ingénieur généraliste avec une spécialité en aérospatial, électronique et vous cherchez un stage de fin d’étude ? Vous possédez des compétences en Machine / Deep Learning ? Vous avez des connaissances en mécanique spatial ? Vous êtes à l’aise avec les langages Matlab et Python ?

Vous savez être organisé.e et rigoureux.se dans vos actions, tout en faisaint preuve d’autonomie ? Vous aimez prendre des initiatives et êtes force de proposition ? Le monde de l'industrie, ses processus et les gens qui y travaillent vous passionne ?

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE ?

Le stage se déroule au sein du département Advanced Radar Concepts de l’unité Radar  de  Surface  de  Thales.  Les  études  réalisées  par  le  département  portent principalement  sur  les  domaines  de  l'architecture  radar,  du  traitement  et  de  la gestion des senseurs radars

Ce  stage  s’inscrit  dans  le  cadre  du  développement  de  nouveaux  algorithmes permettant  d’améliorer  les  performances  de  nos  futurs  radars.  L’objectif  est d’évaluer  l’apport  de  l’Intelligence  Artificielle  pour  la  surveillance  spatiale.  Plus particulièrement,  le  stage  consistera  à  définir  une  ou  plusieurs  technique(s)  de Machine   /   Deep   Learning   pour   la   caractérisation   d’évènements   (détection   et classification) et à en évaluer les performances.

Pour cela, vous serez chargé de :

•   Prendre  connaissance  des  éléments  de  solution  disponibles :  état  de l’art  bibliographique,  outils  et  algorithmes  (réseaux  de  neurones,  SVM, random forests, ...)

•   Simuler des trajectoires de satellites et les mesures radar associées

•   Implémenter  en  Matlab  ou  en  Python  un  ou  plusieurs  algorithmes permettant de répondre au problème posé

•   Exploiter la simulation réalisée pour évaluer les performances de la ou des solution(s) développée(s) à partir de critères à définir

•   Réaliser une synthèse de l’étude

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.

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