Stage - Deep Learning Auto Supersivé à L'échelle
Il y a 4 mois
**QUI SOMMES-NOUS ?**
**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 Cybersécurité & Identité numérique. 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**
- Une réussite commune portée par notre culture et excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
- Un package de rémunération attractif (épargne salariale, variable ou 13ième mois selon les postes, restaurant d’entreprise, )
- La possibilité de développer vos compétences en continu grâce à nos parcours de formation et nos académies internes #ENTREPRISEAPPRENANTE
- Notre attention portée à votre équilibre personnel et professionnel (Accord télétravail, RTT, congés d’ancienneté, jours enfants malades, guide parentalité, crèches, CSE / ASC,)
- Des communautés internes permettant de vous engager sur les sujets qui vous tiennent à cœur : innovation, diversité, environnement
- Un environnement inclusif et bienveillant où vous êtes accueilli et valorisé avec notre politique handi-accueillante, notre charte LGBT+, notre initiative #StOpe pour lutter contre le sexisme.
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.
Le site d’Élancourt rassemble la totalité des moyens de développement, d’intégration et de tests des activités optroniques, électroniques de missiles et lasers intenses de Thales en France. Plus de 1 700 collaborateurs fournissent des équipements et systèmes qui apportent des avantages opérationnels décisifs lors des opérations terrestres, navales et aériennes, à tout moment de la journée, sous tous les climats, dans tous les environnements.
**QUI-ETES VOUS ?**
Vous suivez un cursus ingénieur avec une spécialisation en IA/Deep Learning et recherchez un stage de fin d'étude de 6 mois ?
Vous détenez des connaissances solides en deep et machine learning pour le traitement d'image ?
Vous avez de bonnes bases en codage ?
Vous maîtrisez Python et PyTorch (ou TensorFlow) ?
Idéalement, vous avez une expérience de deep learning (stage/projet) ?
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 ?
On vous reconnait pour votre autonomie et vos capacités d'organisation ?
**Alors ce qui suit va vous intéresser **
**CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE**:
Les activités Systèmes Terrestres et Aériens de Thales développent des systèmes aéroportés permettant de détecter de petits objets. Nous proposons de mettre en place un apprentissage auto-supervisé à l’aide d’images satellitaires à l’échelle d’un pays, voire du globe. Le modèle appris sera finalement fine-tuné et évalué sur des tâches de détection de petits objets dans des images en vues aériennes, mais aussi sur des tâches de segmentation sémantique globale sur ces mêmes images.
Les progrès très impressionnants dans le domaine du traitement du langage, ex. ChatGPT, Llama, et de l’image, ex. DINOv2, trouvent leurs racines dans le développement du pré-entrainement auto-supervisé et dans l’essor des transformers. Nous proposons de capitaliser sur ces développements afin d’apprendre un modèle capable de détecter de petits objets dans des images aériennes visibles et infrarouges provenant de vols d’aéronefs. Une des difficultés réside dans la capacité à trier les recueils d’images afin de limiter la redondance des scènes : mers, forêts, champset ainsi d’apprendre de manière efficace toute la diversité des images air-sol.
Ce stage de fin d’étude fait suite à un premier stage en 2024 qui a démontré l’apport des recueils d’images non labellisées, notamment des images satellitaires. En 2025, nous pourrons ainsi repartir de ce travail, et passer à l’échelle d’un pays entier ou même à l’échelle du globe. La difficulté se situera alors dans le processus d’apprentissage, dans le data mining et le tri des images satellitaires, dans les augmentations, et dans le choix des modèles d’IA.
- En nous rejoignant, les missions qui vous seront confiées seront les suivantes :_
- Réaliser un état de l’art des solutions auto-supervisées et de leur passage à l’échell
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Il y a 3 mois
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Il y a 4 mois
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Il y a 2 mois
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