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STAGE INGÉNIEUR DATA : CONTINUAL LEARNING POUR FAIRE FACE AUX NOVELTY CASES EN PERCEPTI H/F

Offre de stage publiée il y a 1 mois
  • Entreprise EXPLEO
  • Localisation Saint-Quentin-en-Yvelines, Ile-de-France, France
  • Fonction STAGE INGÉNIEUR DATA : CONTINUAL LEARNING POUR FAIRE FACE AUX NOVELTY CASES EN PERCEPTI
  • Type de contrat Stage
  • Date de publication 28-12-2021

Description du poste


Qui sommes-nous ?
Expleo propose une offre unique de services intégrés d'ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Expleo est présent dans tous les secteurs à forte intensité technologique qui contribuent à une société plus connectée, plus durable et plus sûre. Nos 13 500 collaborateurs interviennent dans plus de 30 pays et nous avons réalisé un chiffre d'affaires de presque 1 milliard d'euros en 2021.
Depuis 2018, Expleo s’est doté d’un réseau global de Recherche et Développement, appelé la Solutions Factory. Ce réseau héberge l’ensemble des activités de R&D pour le groupe sur les thématique digital, software, électronique et systèmes.
Votre future mission
Nos experts accompagnent au mieux les plus grands acteurs de l'industrie automobile afin de concrétiser l'expérience de la conduite autonome, les nouvelles connectivités et l'émergence des prochaines motorisations, hybrides et électriques.[GH1]
Ce sujet de stage s’inscrit dans le cadre de la perception, dont le but est de comprendre l’environnement du véhicule. Nos modules de perception ont été développés durant les années précédentes, mais ils se basent sur des modèles de Deep Learning entraînés sur des bases de données bien précises. Le but de cette mission est de permettre au modèle de faire face aux objets qu’il pourrait rencontrer mais qui n’étaient pas forcément dans les bases de données : c’est ce que l’on appelle des Novelty Cases. Voici quelques objectifs qui guideront vos missions :
-      Etude du phénomène des Novelty Cases, revue de l’état de l’art pour leur détection et choix d’une méthode pour le faire
-      Revue de l’état de l’art sur le Continual Learning pour faire face aux Novelty Cases et choix d’une méthode
Test et validation des deux méthodes choisies sur un de nos algorithmes de perception.
Environnement Technique :
-      Langage de programmation : Python, C++
-      Framework de Machine Learning : PyTorch
-      Environnement : Linux (Ubuntu 18.04 / 20.04), ROS2 (Eloquent / Foxy)

Profil recherché


Qui sommes-nous ?
Expleo propose une offre unique de services intégrés d'ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Expleo est présent dans tous les secteurs à forte intensité technologique qui contribuent à une société plus connectée, plus durable et plus sûre. Nos 13 500 collaborateurs interviennent dans plus de 30 pays et nous avons réalisé un chiffre d'affaires de presque 1 milliard d'euros en 2021.
Depuis 2018, Expleo s’est doté d’un réseau global de Recherche et Développement, appelé la Solutions Factory. Ce réseau héberge l’ensemble des activités de R&D pour le groupe sur les thématique digital, software, électronique et systèmes.
Votre future mission
Nos experts accompagnent au mieux les plus grands acteurs de l'industrie automobile afin de concrétiser l'expérience de la conduite autonome, les nouvelles connectivités et l'émergence des prochaines motorisations, hybrides et électriques.[GH1]
Ce sujet de stage s’inscrit dans le cadre de la perception, dont le but est de comprendre l’environnement du véhicule. Nos modules de perception ont été développés durant les années précédentes, mais ils se basent sur des modèles de Deep Learning entraînés sur des bases de données bien précises. Le but de cette mission est de permettre au modèle de faire face aux objets qu’il pourrait rencontrer mais qui n’étaient pas forcément dans les bases de données : c’est ce que l’on appelle des Novelty Cases. Voici quelques objectifs qui guideront vos missions :
-      Etude du phénomène des Novelty Cases, revue de l’état de l’art pour leur détection et choix d’une méthode pour le faire
-      Revue de l’état de l’art sur le Continual Learning pour faire face aux Novelty Cases et choix d’une méthode
Test et validation des deux méthodes choisies sur un de nos algorithmes de perception.
Environnement Technique :
-      Langage de programmation : Python, C++
-      Framework de Machine Learning : PyTorch
-      Environnement : Linux (Ubuntu 18.04 / 20.04), ROS2 (Eloquent / Foxy)

  • Date de début nc.
  • Durée nc.
  • Expérience requise Débutant / Jeune diplomé
  • Salaire < 20K€ brut/an
  • Référence 2021-5932
  • Secteur d'activité Bureau d'études, R&D, CAO
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