Stage Etude des techniques de caractérisation satellitaire via approches type deep learning H/F

2020-09-21T12:53:50.053

Key information

Mathematics and algorithms
Research, design and development
Student
Zone d'activite courtaboeuf - 5 avenue des andes 91940 les ulis, Ile De France, FRANCE
Internship / Student, Full-time, 6 mois
Master Degree
First experience
English Fluent
SDS/STF/21-84172

Job description

L'analyse de caractéristiques satellitaires à partir de jeux d'enregistrements de signaux est une tâche de plus en plus ardue étant donnée la complexification et la diversification des systèmes à l'origine de ces signaux.

Les caractéristiques que l'on cherche à estimer sont de haut-niveau et les approches classiques d'estimation statistiques montrent rapidement leur limite en termes d'applicabilité et de performances.

Les approches d'estimation par "deep learning" ont prouvé leur efficacité dans les domaines du traitement d'image et de la parole par exemple, et plus récemment dans le domaine des télécommunications.
Nous souhaitons ainsi poursuivre nos travaux ayant pour objectif d'évaluer les performances des techniques "deep learning" lorsqu'appliquées à l'estimation de caractéristiques satellitaires de haut-niveau.

Dans le cadre du développement de nos produits liés à la reconnaissance et au monitoring de signaux satellitaires, le stagiaire aura pour mission de poursuivre l'évaluation de différentes techniques de « deep learning » dans le but d'extraire des caractéristiques de haut-niveau issues de signaux satellitaires.

Le stagiaire aura également pour mission de poursuivre le développement de l'infrastructure logicielle dédiée à l'entraînement et à l'exploitation des réseaux de neuronnes entraînés.

Le stage sera subdivisé en plusieurs phases d'étude :

  • - Suite de l'évaluation sous Keras (Python) de différents modèles et configurations "deep learning",
  • - Suite du développement de l'environnement de génération de bases de données,
  • - Etude des techniques "deep learning" sur des problématiques avancées,
  • - Analyses et synthèse des résultats,
  • - Intégration continue et développement de l'environnement logiciel "deep learning" au sein de l'équipe.

Job requirements

Vous êtes le.a candidat.e idéal.e si :

  • - Vous êtes en bac+5 école d'ingénieur ou formation équivalente
  • - Vous savez agir en autonomie et avez l'esprit d'initiative
  • - Vous êtes doté.e d'un esprit de synthèse
  • - Vous êtes rigoureux.se
  • - Vous êtes organisé.e
  • - Vous recherchez une expérience valorisante dans un groupe international et innovant

Vous maitrisez les domaines suivants :

  • - Télécoms, IA (Deep Learning)
  • - Python, Keras/Tensorflow

Toutes nos opportunités sont ouvertes aux personnes en situation de handicap.

Company information

Safran Electronics & Defense

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de la propulsion et des équipements aéronautiques, de l'espace et de la défense. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie plus de 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 21 milliards d'euros en 2018. Safran occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Pour répondre à l'évolution des marchés, le Groupe s'engage dans des programmes de recherche et développement qui ont représenté en 2018 des dépenses d'environ 1,5 milliard d'euros.
Safran est classé dans le Top 100 Global Innovators de Thomson Reuters ainsi que dans le palmarès « Happy at work » des sociétés où il fait bon vivre. Le Groupe est en 4ème position du classement Universum des entreprises préférées des jeunes ingénieurs en France.

Safran Data Systems SAS, entité du groupe Safran, conçoit et fabrique une large gamme de produits et solutions dans les domaines de la télémesure bord & sol, du traitement embarqué de l'information, de l'acquisition et enregistrement de données, du contrôle satellite et de la télédéction.
Safran Data Systems SAS emploie plus de 600 salariés répartis en France (Les Ulis, Colombelles et Arcachon), en Allemagne et aux Etats-Unis.

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