Stage - Apprentissage Frugal Pour La Lutte Contre

il y a 2 semaines

Brest, France Thales Temps plein

**QUI SOMMES-NOUS ?**

L’activité Systèmes de missions de défense fournit des équipements, des solutions et des services liés aux systèmes de combat électroniques, de surveillance et de reconnaissance, de combat naval, de surface et de lutte sous la mer.

Du développement à l’intégration en passant par la réparation et le maintien en condition opérationnelle, le site de Brest couvre l’ensemble du cycle de vie de systèmes et équipements de patrouille et surveillance maritimes, de guerre électronique navale, aéroportée et terrestre ainsi que des systèmes sonars pour chasseurs de mines et produits acoustiques pour la lutte sous-marine aéroportée (sonars trempés et systèmes de traitement de bouées).

La Direction technique recherche un(e) stagiaire « Apprentissage frugal pour la lutte contre les mines sous-marines » F/H.

Poste basé à Brest.

**QUI ETES VOUS ?**
- Vous êtes en école d’ingénieurs, master ou équivalent ?
- Vous avez des compétences en traitement du signal et de l’image, ainsi qu’en machine learning par réseaux neuronaux ?
- Vous maitrisez la programmation en Python, Tensorflow et en Keras ?
- Vous faites preuve de rigueur, de curiosité et d’ingéniosité ?
- Vous maîtrisez l’anglais, particulièrement à l’écrit ?

Alors ce qui suit va vous intéresser

**CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE**:
Les systèmes de chasse aux mines sont fondés sur des sonars d’imagerie à haute résolution qui permettent de visualiser la forme d’un objet par son écho ainsi que son ombre projetée sur le fond marin. Des algorithmes automatiques sont alors chargés de déterminer la présence ou non de mines sur la zone inspectée

Au sein de ce département, vos principales missions seront:

- Explorer et évaluer les différentes stratégies de pré-entrainement des réseaux de neurones profonds via des techniques d’apprentissage auto-supervisées
- Mettre au point des méthodes d’apprentissage permettant de classifier à partir d’un nombre réduit d’exemples (few-shot learning) afin d'actualiser les traitements de classification automatique en continu et ainsi prendre en compte de nouvelles menaces ou anomalies. Cette approche permettra ainsi d’étendre la classification automatique à des menaces nouvelles mais aussi d’exclure certains objets des alertes levées par les algorithmes de classification (pneus, casiers, formes géologiques ).

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

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

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