Responsable de projet recherche et développement (h/f)

Lieu : Palaiseau, France
Construisons ensemble un avenir de confiance
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 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 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
* 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...)
Votre quotidien
Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d'accroitre l'avance technologique et d'en assurer la compétitivité pour le groupe.
En nous rejoignant, vous participerez à un projet de recherche visant à développer de nouvelles méthodes d'explicabilité des algorithmes de deep learning pour la détection d'objets dans les images aériennes. Vous travaillerez sur des explications basées sur des concepts et l'utilisation des grands modèles de vision-langage.
Un concept est typiquement une expression de quelques mots, permettant d'identifier si un attribut spécifique ou une caractéristique abstraite est présente dans une image. Jusqu'à récemment, les modèles de machine learning construits avec des concepts étaient appris à partir de données annotées manuellement, ce qui limitait grandement leur utilisation, notamment sur de grandes bases de données.
Aujourd'hui, les modèles de vision-langage ont permis de lever cet obstacle et semblent particulièrement prometteurs pour expliquer efficacement les algorithmes de deep learning appliqués au traitement d'images.
Dans ce contexte, vous vous intéresserez notamment aux liens entre les modèles explicables et les détecteurs boîtes noires, ainsi qu'à la fidélité de la représentation...Le profil recherché (compétences et l'expérience requises) est détaillé dans le "Descriptif du poste" ci-dessus