You apply directly with the employer. We never charge applicants.
Pay not published. Too few similar jobs show pay for a fair estimate.
Lieu : Elancourt, France
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 4,5 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 85 000 collaborateurs dans 65 pays.
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…)
Vous intégrerez l'entité Systèmes Terrestres Aériens (LAS) et plus particulièrement la Business Line Optronique et Electronique de Missile.
Thales LAS conçoit des systèmes optroniques aéroportés dont les algorithmes embarqués reposent sur des méthodes de deep learning exigeant de grandes quantités de données d'entraînement variées et représentatives.
L'acquisition d'images aéroportées réelles reste coûteuse, longue et limitée en diversité (conditions météorologiques, types de terrains, configurations d'objets). Les approches fondées sur les modèles de diffusion ouvrent une voie prometteuse pour synthétiser des jeux de données à la fois réalistes et massivement diversifiés, permettant d'enrichir et compléter les corpus internes sans dépendre exclusivement de nouvelles campagnes d'acquisition. L'exploitation de ces modèles génératifs pour le domaine aéroporté soulève un ensemble de contraintes non triviales : fidélité visuelle et cohérence physique des scènes synthétiques, respect des distributions statistiques observées sur les données réelles, et absence de biais systématiques — le tout à grande volumétrie.
Le défi central réside dans l'intégration effective de ces jeux de données générés aux boucles d'entraînement existantes. Cette intégration pose deux problèmes majeurs : d'une part garantir que les objets générés portent une information discriminante utile à l'apprentissage et d'autre part intégrer ces données de manière cohérente dans les boucles d'entraînement existantes.
En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :
Vous suivez un cursus de niveau BAC+5 avec une spécialisation dans l'informatique et vous recherchez un stage de 6 mois ?
Vous avez des bases théoriques et pratiques en machine learning / deep learning ?
Vous maîtrisez le langage Python et de la librairie PyTorch (ou TensorFlow) ?
Idéalement, vous avez une connaissance des modèles génératifs open-source ?
On vous reconnait pour votre capacité à communiquer et à exposer clairement votre travail à l’écrit comme à l’oral ?
Vous faites preuve d'un bon esprit d’analyse, de synthèse, et de rigueur scientifique ?
Alors ce stage est fait pour vous !
Vous intégrerez l'équipe algorithmique et traitement d'image du site d'Elancourt, le stagiaire évoluera dans un cadre dynamique et motivant. Il devra faire preuve d'un très bon niveau scientifique et technique en apprentissage profond, en vision par ordinateur et en modèles génératifs, ainsi que de qualités d'analyse, de logique, de rigueur, de synthèse, et de pragmatisme dans le choix des solutions envisagées.
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Le poste pouvant nécessiter d'accéder à des informations relevant du secret de la défense nationale, la personne retenue fera l'objet d'une procédure d’habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la défense et de l’IGI 1300 SGDSN/PSE du 09 août 2021.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !