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Stage Méthode de détection 3D par machine learning sur des aubes nouvelles générations F/H

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Optique, optronique Colombes , Ile de France , France Stage Temps complet BAC+5 Jeune diplômé-e/Première expérience Anglais Courant Français Bilingue
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Parlons de votre future mission

Le stage se déroulera au sein de l'équipe Contrôle Non Destructifs de la plateforme aubes de turbine avancées de Safran Tech. Le but de cette plateforme est de dimensionner et d'élaborer les méthodes de fabrications des aubes de demain.

Le/la stagiaire aura comme mission de participer au développement de méthodes de détection 3D de défauts dans les aubes de turbines nouvelles générations. Ces aubes sont numérisées grâce à un système de mesure tomographique.

Pour cela un algorithme de détection basé sur du machine learning a montré son efficacité sur une zone restreinte de la pièce. L'objectif du stage sera de structurer l'algorithme afin qu'il s'applique de manière exhaustive et facile sur les pièces.

Ensuite le stagiaire devra évaluer la capacité de détection de cette méthode sur des défauts générés de manières artificielles (indicateurs de qualités, perçage EDM….) puis sur des défauts réels tels que des inclusions, des retassures ou des oxydes présentes à l'intérieur d'une aube en superalliage.

Un fois un bilan exhaustif réalisé, des voies d'améliorations seront recherchées dans l'état de l'art par le stagiaire et par l'équipe composé de physiciens et de data scientist. Les meilleures solutions seront implémentées et évaluées. Des modules de deep learning sont aujourd'hui facilement utilisable grâce aux bibliothèques Python telles que Sklearn, PyTorch ou TensorFlow.

Parlons de vous

Issu(e) d'une formation supérieure de type école d'ingénieur ou d'un Master 2, le/la candidat.e devra avoir de fortes compétences en traitement du signal et/ou en programmation (Python....). Il devra être capable d'apprendre à piloter des machines complexes (tomographie, scanner 3D) et d'utiliser des logiciels d'analyse d'image (VG studio, imageJ)

De plus il/elle devra avoir de grandes qualités d'adaptabilité, de créativité et une forte motivation pour l'activité de recherche.

Un.e candidat.e issu d'un cursus en physique, en optique, en informatique, ou dans le domaine mathématique pourrait avoir les atouts nécessaires.

Il/elle devra avoir un bon niveau de culture générale et scientifique pour englober les différents champs de la recherche.

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