Présentation

Construisons 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

Vous serez sein de l’équipe d’intégration et validation du traitement numérique des radars de surveillance aérienne, ce stage se situe dans le cadre du développement continu de nos logiciels opérationnels.

Dans le cadre de l’évolution de nos systèmes, nous souhaitons développer un tableau de bord destiné à superviser les modèles d’intelligence artificielle intégrés dans nos produits. L’objectif est de garantir que les données utilisées par chaque modèle appartiennent bien au domaine opérationnel (ODD) , tout en quantifiant l’incertitude et la robustesse des modèles. Ce projet s’effectuera au sein d’une petite équipe, avec un travail collaboratif organisé autour de jalons précis à respecter.

Vous aurez pour principales missions :

• Développer un outil permettant de définir le domaine opérationnel d’un modèle à partir des données utilisées lors de son entraînement.
• Intégrer et configurer le modèle avec un des outils de Confiance.ai pour superviser son incertitude ainsi que son indice de confiance.
• Identifier et définir des scénarios de tests de robustesse.
• Concevoir et développer un tableau de bord (IVVQ, interface utilisateur) pour suivre en temps réel le domaine opérationnel, l’incertitude et la robustesse du modèle en fonction des données en entrée.

Votre profil

Vous préparez une Formation bac+5 en école d’ingénieur avec une dominante Intelligence Artificielle.

Vous maîtrisez Linux, Python, JavaScript, PowerShell et vous avez une forte capacité d’adaptation et d’analyse ?

Vous avez des compétences en DeepLearning, apprentissage statistique, IA de confiance, des bibliothèques Pytorch, TensorFlow et scikit learn.

Vous êtes autonome, rigoureux et disposez d’une bonne capacité d’adaptation.

Alors ce poste est fait pour vous !