Stage Ingénieur·e Mathématiques Informatique

il y a 5 jours

Paris, Île-de-France dotflow Temps plein

Offre de Stage Ingénieur·e (Printemps 2026) : Cartographie contrainte d'un réseau ferroviaire

Dotflow développe des solutions de géolocalisation en milieu souterrain basées sur la corrélation entre les observations capteurs (LiDAR, caméra) et les données cartographiques. Toutefois, ces cartes sont souvent incomplètes. Si des méthodes de type SLAM permettent de modéliser un réseau, elles opèrent généralement sans tenir compte de données déjà disponibles.

L'objectif de ce stage est de combler les zones non cartographiées en exploitant les observations des véhicules circulant dans le réseau. La méthode consistera à générer les portions manquantes via les observations relatives, tout en utilisant les jonctions avec les cartes existantes comme des contraintes absolues pour assurer une cohérence globale.

Objectifs du stage

Créer un outil de cartographie du réseau ferroviaire exploitant les données issues de capteurs embarqués sur des trains. Pour cela, le/la stagiaire devra mettre en œuvre et valider un processus d'optimisation cartographique de la trajectoire pour le réseau ferroviaire. Le logiciel exploitera les données issues de capteurs embarqués sur des trains. La cohérence de la carte générée sera assurée par l'optimisation de la trajectoire entre des positions de référence connues.

  • Réaliser un État de l'Art sur les méthodes d'optimisation basées sur des contraintes.
  • Concevoir et développer un module de cartographie d'un segment de trajectoire contraint à partir de données LiDAR et odométriques.
  • Évaluer ses performances (précision de la localisation et cohérence de la carte) sur des jeux de données réels.

Profil recherché

  • Formation : Étudiant·e en dernière année de cycle ingénieur ou Master (Bac+5) spécialisé·e en Mathématiques, Optimisation, Vision par Ordinateur ou Informatique.
  • Compétences techniques appréciées :
  • Informatique Python/ Java / C++ / MATLAB
  • Bonnes connaissances en optimisation
  • Connaissance des principes du SLAM.
  • Familiarité avec les librairies d'optimisation.
  • Expérience avec le traitement de données LiDAR et/ou de la Vision par Ordinateur.
  • Probabilités bayésiennes
  • Qualités Personnelles : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d'initiative, capacité à travailler sur des problématiques complexes et à présenter des résultats clairs.

Informations complémentaires

  • Période : Printemps 2026 (idéalement 5 à 6 mois).
  • Localisation : Paris
  • Encadrement : Le/La stagiaire sera encadré·e par un ingénieur R&D ou un docteur spécialisé en robotique.

Modalité de candidature

Envoyer lettre de motivation et CV à

 :

  • Objet :
     
    2026_ST_CARTO: Candidature
  • CV :
  • Lettre de motivation :

Mots-clés :
Cartographie - Ferroviaire - Optimisation - Géolocalisation - SLAM - Capteurs - Modélisation - Probabilités

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