Lieu : Elancourt, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

• Notre savoir-faire technologique

• Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

• Un environnement inclusif et bienveillant

• Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.

Thales développe des systèmes optroniques terrestres ainsi que des essaims de drones, capables notamment de détecter et d’identifier des véhicules et des personnes à partir d’images. L’objectif de ce stage est de développer un modèle de ré-identification de véhicules à partir de deux images prises sous des points de vue différents : depuis le ciel (drone) et depuis le sol.

Le travail portera notamment sur l’application de techniques de deep learning, pour apprendre à comparer et reconnaître des véhicules sur des images prises sous des angles différents. Une attention particulière sera portée aux problématiques de robustesse face aux variations d’angle de vue et aux occlusions partielles. Pour cela, des techniques de data augmentation pourront être mises en œuvre afin d’améliorer la généralisation des modèles. Vous pourrez également explorer différents types d’architectures de réseaux, comme les réseaux (purement convolutionnels/transformers…), afin d’identifier les approches les plus adaptées. Une implémentation sur cible embarquée pourra éventuellement être effectuée en fonction de l'avancement du stage. Vous aurez pour mission d’étudier plusieurs méthodes, d’implémenter celles jugées pertinentes, puis d’évaluer les résultats en termes de performances et de temps d’exécution.

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes:

• Appropriation de la problématique et analyse bibliographique (1 mois)
• Concaténation de différentes bases de données annotées pour la création d’un split train val test (1 mois)
• Implémentation et comparaison de différents algorithmes (3 mois)
• Rédaction d’un rapport de stage (1 mois)

Votre profil

Issu d'un cursus ingénieur en mathématiques appliquées avec une appétence IA et informatique, vous cherchez votre stage de fin d'études de 6 mois ?

Vous détenez de solides bases en Computer Vision et Machine / Deep Learning ?

Vous maîtrisez Python et PyTorch (ou TensorFlow) ?

Idéalement, vous êtes intéressé par le domaine des systèmes embarqués ?

Vous faites preuve d’un très bon niveau scientifique et technique, de qualités d’analyse et de synthèse, de rigueur, ainsi que de pragmatisme dans le choix des solutions envisagées ?

Alors ce stage est fait pour vous !

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !