Master 2 Internship

Nouveau Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes TOULOUSE
• Haute-Garonne
• Convention de stage
• 5 mois
• BAC+5 Cette offre est ouverte aux personnes disposant d’un titre leur reconnaissant la qualité de travailleur handicapé ou travailleuse handicapée. L'offre en un coup d'oeil L'unité Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes Type de Contrat Convention de stage Temps de Travail Complet Lieu de Travail 31031 TOULOUSE Durée du contrat 5 mois Date d'Embauche 01/02/2027 Postuler Date limite de candidature : samedi 5 décembre 2026 23:59

Description du Poste
Les Missions Title: Master 2 Internship
- Runtime Monitors of Neural Network in Aerospace Supervisors: Jérémie Guiochet (https://homepages.laas.fr/guiochet) Profile: Computer Science, AI Level: Master 2 (MSc) Duration: 5–6 months

Location:
LAAS-CNRS, Toulouse, France (https://www.laas.fr)

Salary:
~€600/month Keywords: Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Generation, Safety Monitoring Technologies: Python, AI Frameworks Artificial intelligence (AI) is increasingly being used in safety-critical applications, such as autonomous vehicles and surgical robotics. In these systems, perception tasks largely rely on deep neural networks (DNNs). However, the use of these components remains challenging because their behavior cannot be fully guaranteed, raising concerns about reliability and safety. Runtime monitoring mechanisms are among the promising approaches to address these limitations. Their purpose is to continuously monitor neural network behavior in order to detect or prevent potential errors. Two main families of monitors can be distinguished: rule-based monitors, which verify whether predefined safety properties are satisfied, and data-driven monitors, which are themselves developed through machine learning, often using neural networks. Evaluating the performance of these monitors is essential, particularly in situations where the main neural network produces incorrect predictions. This raises several important questions: What data should be used to evaluate these monitors? How should such data be collected, generated, and selected? How can the dataset cover both nominal and abnormal operating conditions? The objective of this internship is to investigate data generation and selection strategies for monitor evaluation and to develop a framework for testing and evaluating one or more monitoring mechanisms proposed by the AI research community. The internship will be conducted as part of an aviation-related case study, focusing on runway detection during aircraft landing approaches. It builds on the LARD (Landing Approach for Runway Detection) tool and dataset, which we have extended into Lardon-x, a tool currently under development at ANITI and LAAS-CNRS. Application : CV + cover letter + transcripts of records for the last two academic years on the website : https://www.laas.fr/fr/offres/master-2-internship-runtime-monitors-of-neural-network-in-aerospace-applications/ Votre Environnement de Travail Description de l'employeur www.laas.fr Rémunération et avantages Rémunération Congés et RTT annuels 44 jours Pratique et Indemnisation du TT Pratique et indemnisation du TT Transport Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos
de l’offre Référence de l’offre UPR8001-JERGUI-009 Secteur d’activité Sciences du vivant, de la terre et de l'environnement

À propos
du CNRS Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement. Le CNRS Les métiers de la recherche Langues Publiée il y a 7 heure(s) Partager cette offre Par mail Créer une alerte Ne manquez aucune opportunité de trouver le poste qui vous correspond. Inscrivez-vous gratuitement et recevez les nouvelles offres directement dans votre boite mail. Créer une alerte Master 2 Internship (H/F)
- Runtime Monitors of Neural Network in Aerospace Applications Convention de stage
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