Présentation
Lieu : Massy, FranceConstruisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
- Notre savoir-faire technologique
- Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
- Un environnement inclusif et bienveillant
- Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
Votre quotidien
L’activité Systèmes terrestres et aériens basé sur le site de Massy est leader dans les systèmes de commandement et de contrôle des opérations aériennes et les systèmes radars de défense aérienne.Au sein du département technique Air Opération de notre centre de compétence de l’ingénierie, vous rejoignez le service Architecture SW et Etudes.
Dans ce cadre, vous participerez à notre démarche exploratoire dans le cadre d’une étude R&T sur l’IA, contribuant à la transformation numérique des systèmes de Commandement et de Contrôle du domaine Air.
Vos missions :
Dans le cadre de la surveillance aérienne de défense, une solution à base de Machine Learning a été développée dans le but d’apporter une aide à la décision à l’opérateur en cas de phénomènes de perturbation météorologique. L’objectif de ce stage est d’explorer une solution technique de Deep Learning (du type réseaux de neurones) à comparer avec la solution existante, afin de palier aux différentes limitations identifiées et de saisir des opportunités de performance.
Dans cette perspective, ses principales missions consisteront à :
- Réaliser un état de l'art des méthodes et technologies existant pour ce type de problématique et étudier leurs avantages/limitations par rapp.
- Analyser les données à disposition et concevoir puis développer des algorithmes basés sur des modèles de Deep Learning (réseaux de neurones classiques, récurrents, convolutifs ou autres) ;
Justifier et documenter les choix de conception et d’implémentation ;
- Tester, vérifier et valider les algorithmes vis-à-vis des besoins fonctionnels, des contraintes de sécurité et de performance, au sein d’une chaine opérationnelle.
La mission se déroulera dans un environnement technique riche. Outre les aspects hardware et software concernant les choix techniques de la solution ainsi que le développement d’un prototype.
Votre profil :
Vous êtes en dernière année d’une formation BAC+5 à dominante informatique en école d’ingénieur ou une université équivalente, avec des bases de la Science des Données et des principales techniques d'Intelligence Artificielle, et en particulier celles d’Apprentissage profond (Deep Learning) et vous recherchez un stage pour une durée de 6 mois ?
Vous avez les compétences suivantes :
- Le développement de programmes logiciels en python ;
- La rédaction de dossiers techniques et de documentation des programmes ;
- L’utilisation d’environnements informatiques de développement (IDE) , de gestion de versions (Git) et d’outils de bureautique.
- Les capacités d’autonomie dans la recherche d’informations et d’analyse de problèmes
- techniques, ainsi que de savoir faire preuve de méthode dans la démarche expérimentale,
- seront appréciées.
- Aptitude à communiquer aussi bien à l’oral qu’à l’écrit (en français et anglais) .
Le mot de l'équipe : Le stage se déroulera dans les locaux de Massy dans un environnement collaboratif pluridisciplinaire.
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !