Stage Traitement d'Images:application d'un apprentissage profond pour la navigation par imagerie F/H

il y a 1 mois


Le PlessisRobinson, France MBDA France Temps plein
Au sein de la Direction Engineering, vous êtes intégré(e) au service « Vision & Traitement d'Images » en charge de la production de données d’images et du développement d'algorithmes innovants (Détection, Tracking, Navigation ...).

Rejoignez la direction qui soutient nos programmes dans la conduite des activités d’ingénierie et des essais, qui met en œuvre les méthodes d’optimisation de notre excellence technique et qui garantit un service optimal auprès de nos clients

Objectif de votre stage :

Développer des techniques basées sur l'apprentissage profond, pour assurer la navigation par imagerie.

Grâce à vos compétences, vous :

Réalisez un état de l'art des techniques CNN (ConvNet) et GNN (réseaux de neurones en graphes) pour les problématiques d'appariement de graphes et/ou d'images retrieval ;
Développez deux types d'approches sous Python et entrainez les réseaux de neurones ;
Comparez les performances des modèles en fonction des données d'apprentissage et du type d'application ;
Présentez un rapport auprès des futurs utilisateurs ainsi qu’auprès de notre département.

En transverse, vous aurez la possibilité de soumettre vos idées et de faire émerger des sujets qui s’inscriront dans le cadre innovant de l’entreprise.

Actuellement en dernière année d'un cycle Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Traitement d'Images ou Data Science.

Vous maîtrisez le langage Python ainsi que les principales librairies de Machine et Deep Learning de type PyTorch, TensorFlow, SciKit.

Par ailleurs, vous possédez des connaissances en traitement d'images et Intelligence Artificielle au sens large. La connaissance des réseaux convolutifs et des réseaux de neurones en graphes serait un plus.

Compte tenu de l'environnement international de la société, un bon niveau d'anglais est requis.

Durée du stage : 6 mois conventionnés
Date de début : à partir de février 2025 (modulable)

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