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Au sein de Safran Reosc, le pôle Méthodes Métrologie des Surfaces Optiques conçoit les moyens de métrologie optique nécessaires à la fabrication et à la recette de ses produits. Ces moyens sont basés sur les meilleures technologies de métrologie disponibles, principalement en interférométrie, mais aussi en profilométrie mécanique, 3D, microscopie interférométrique, déflectométrie...
La mission consiste à développer le logiciel permettant d'effectuer des opérations mathématiques (filtrage, projection polynomiale, projection polynomiale?) sur les données instrumentales. Une première évolution de ce logiciel vient d'être effectuée sous Matlab.
L'objectif de cet apprentissage sera de poursuivre ce développement en intégrant de nouveaux algorithmes de calculs innovants (transformation en ondelette, projection sur différentes bases polynômiales,..) ainsi que des applications de Machine Learning / Deep Learning sur des données expérimentales.
Les principales tâches de cet apprentissage seront :
? Développement des nouvelles algorithmes d'analyse de mesures
? Définition et écriture des tests unitaires pour garantir l'évolution du logiciel
? Documentation et déploiement du logiciel.
Elève ingénieur ou étudiant en Master 2 en mathématiques appliquées ou data science