Apprenti-e imagerie multi/hyperspectrale pour la robotique mobile et l'inspection industrielle f/h

Apprenti-e Imagerie multi/hyperspectrale pour la robotique mobile et l'inspection industrielle F/H Détail de l'offre Informations générales Entité de rattachement Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi Référence 2026-200676 -175255 Description du poste Intitulé du poste Apprenti-e Imagerie multi/hyperspectrale pour la robotique mobile et l'inspection industrielle F/H Type contrat Alternance Durée du contrat 3 ans Statut (CSP) Etudiant Temps de travail Temps partiel Parlons de votre future mission L'imagerie multi- et hyperspectrale constitue une avancée déterminante pour les applications robotiques, qu'elles soient mobiles ou industrielles. Contrairement à la vision par caméra RGB, limitée à trois bandes spectrales, ces technologies capturent pour chaque pixel une signature spectrale fine sur un large spectre, révélant des informations physiques et chimiques inaccessibles à la vision classique. Dans l'industrie, l'imagerie hyperspectrale se révèle particulièrement adaptée à l'inspection, ainsi qu'à la caractérisation avancée des matériaux, permettant d'aller bien au-delà de l'apparence visuelle pour analyser en profondeur les propriétés des pièces mécaniques. L'apport de cette technologie, par rapport au RGB, réside dans sa capacité à fournir des indicateurs objectifs sur la composition, l'état de surface ou les traitements subis par les objets inspectés, ouvrant la voie à des systèmes de perception fiables et adaptés aux exigences de l'aéronautique. En robotique mobile, l'imagerie spectrale contribue à enrichir la représentation de l'environnement en fournissant des informations détaillées sur la composition des objets, ce qui permet d'optimiser les performances de navigation et d'accroître les capacités d'autonomie des systèmes, notamment dans des situations complexes. Dans un contexte R&D orienté robotique (mobile et industrielle), l'objectif est de développer une capacité de bout en bout : - Acquérir des données spectrales fiables sur banc et/ou en situation représentative (robot mobile terrestre/aérien, cellule industrielle), - Définir un protocole expérimental robuste (calibration, conditions d'illumination, répétabilité, traçabilité), - Traiter et exploiter les données via des méthodes de prétraitement, d'analyse spectrale et d'apprentissage (classique et/ou deep learning), avec une perspective de déploiement. L'alternance vise à construire un socle technique et méthodologique complet : - Comprendre et maîtriser l'instrumentation spectrale (multi/hyperspectrale) : principes physiques, modes d'acquisition, limites, - Mettre en place des protocoles expérimentaux : calibration radiométrique et géométrique, gestion de l'éclairage, mesures de référence, répétabilité, constitution d'une base de données, etc., - Développer une chaîne de traitement : prétraitements, extraction de signatures, réduction de dimension, classification/segmentation, détection d'anomalies, fusion multimodale (RGB, profondeur/LiDAR, thermique). - Evaluer la performance et la robustesse : métriques, incertitudes, sensibilité aux conditions (illumination, angle, distance, etc.). - Capitaliser les travaux réalisés dans une documentation complète, versionner le code sur GitLab, et présenter régulièrement les avancées techniques à l'équipe. Mais encore ? (avantages, spécificités, ) Organisation et encadrement: L'alternant(e) sera encadré(e) au sein de l'équipe R&D IA pour la Perception. Des points réguliers permettront d'orienter les choix techniques, d'assurer la progression et d'aligner les travaux avec les priorités applicatives (robotique mobile et inspection industrielle). Les résultats feront l'objet de restitutions périodiques et d'une synthèse finale. Parlons de vous Compétences mobilisées / développées - Traitement d'images et vision par ordinateur, - Analyse de données spectrales (manipulation de cubes hyperspectraux, calibration, indices, etc.), - Machine learning/deep learning, - Méthodologie expérimentale (plan d'essais, incertitudes, reproductibilité), - Notions de robotique (capteurs, synchronisation, contraintes d'intégration), - Bonnes pratiques : versioning (Git), documentation, tests. Localisation du poste Localisation du poste Europe, France, Ile de France, YVELINES (78) Ville Rue des jeunes bois 78117 Châteaufort Critères candidat Niveau d'études min. requis BAC5 Niveau d'expérience min. requis Jeune diplômé-e/Première expérience Langues Anglais (Courant)