Description du poste A la Direction de l’Innovation, nous menons des projets de recherche sur des champs d’expérimentation très larges et multi-sectoriels. Ces projets innovants, développés en équipes, sont encadrés par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF, Toulouse, Grenoble, Rennes et Sophia Antipolis), et tentent de répondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives. Au sein de notre Lab de Sèvres, vous serez accompagné(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour vous permettre de développer vos compétences sur les activités d’un des projets suivants (plusieurs stages à pourvoir). Projet : Détection Intention Piéton Ce projet consiste à développer un algorithme de détection de l’intention des piétons grâce à des techniques d’Intelligence Artificielle associées à l’image et après pouvoir tester son fonctionnement via le simulateur numérique de conduite Carla. Les travaux à mener sont les suivants : – Etat de l’art sur les techniques de vision dédiées à la détection de l’intention piétons en temps réel et prise de connaissance de ceux déjà étudiés – Prise en main et étude de l’environnement de simulation Carla – Développer/tester des modèles en temps réel pour la détection d’intention piétons pour un test de fonctionnement sur une voiture – Dans la continuité de la génération de notre propre Dataset de simulation avec divers cas d’intention piétons, il faudrait filtrer plus intelligemment les cas intéressants, optimiser la simulation et l’adapter avec des données en provenance de capteurs Lidar, et aussi ajouter d’autres capteurs : caméras infrarouges qui pourraient apporter une information complémentaire à notre projet. – Combiner le projet DPMU (Détection de Piéton en Milieu Urbain) avec ce projet pour faire des tests de prédiction d’intention sur des piétons avec des cas occlusions. Projet : Surveillance de l’état des infrastructures Ferroviaires Au-delà de la détection d’obstacle pour de la conduite autonome de train, les systèmes de perception embarquée peuvent servir à la surveillance du réseau pour adapter la maintenance des infrasructures. Celà implique cependant de relever certains défis tels que la précision de la géolocalisation et la caractérisation des anomalies ou risques à détecter (eg.: état des rails, état de la végétation en bord des rails, …). Les objectifs du sujet : - Dresser un état de l’art des techniques de géolocalisation et de perception à base d’IA - Préciser les cas d’usages et étudier les solutions existantes - Déterminer les moyens d’expérimentation (base de données de référence, environnement de simulation, …) - Expérimenter les solutions retenues Qualifications Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur à la recherche d’un stage de fin d’étude et vous avez suivi une spécialité en Intelligence Artificielle, Data Science ou Système Autonome. Vous justifiez de connaissances en Data Science et en particulier des technique de Deep Learning appliquée à la Vision, et maîtrisez la mise en oeuvre de méthodes d’IA, ainsi que la programmation en Python et des librairies appropriées (Pytorch, Tensorflow, …), que vous avez su mettre en application lors de votre formation. Pour le projet Surveillance de l’état des infrastructures Ferroviaires, des connaissances du domaine ferroviaire seraient appréciées. Réactif(ve), rigoureux(se), autonome et doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant. Informations supplémentaires Rejoindre nos ALTEN Labs, c’est être au cœur de la culture de l’innovation, et une promesse de monter en compétences sur des sujets concrets en équipe projet, avec à la clé une embauche en CDI en tant que consultant chez ALTEN ! Nos équipes d’experts vous accompagneront pour devenir acteur de votre projet au sein d’un environnement multiculturel et pluridisciplinaire, avec une possibilité d’évolution dans tous les secteurs de l’ingénierie en France et à l’international. Vous vous reconnaissez dans ce descriptif ? Alors n’attendez plus !
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