Lieu : Elancourt, 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
1. Notre savoir-faire technologique
2. Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
3. Un environnement inclusif et bienveillant
4. Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
Votre quotidien
Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.
Les activités Systèmes Terrestres et Aériens de Thales conçoivent des systèmes optroniques aéroportés permettant de détecter et classifier les objets au sol. Les algorithmes embarqués reposent sur des méthodes de deep learning qui nécessitent de grandes quantités de données d'entrainement. Un processus rigoureux lors du traitement de ces données est nécessaire pour s'assurer de la fiabilité des prédictions des réseaux.
Le partitionnement des données en ensembles d'entraînement, de validation et de test constitue une étape clé du processus d'entrainement des réseaux. Cette phase, à la fois cruciale et sensible, conditionne directement la fiabilité des évaluations de tous les modèles entraînés sur le jeu de données. Ce stage a pour objectif le développement de la brique de partitionnement. L'algorithme de partitionnement doit trouver un équilibre entre plusieurs contraintes : égalisation des distributions statistiques (comme la distribution des classes ou la distribution des conditions de prises de vue), absence de recouvrement géographique, et diversité maximale au sein de chaque groupe. A cela s'ajoutent des cas plus complexes, comme la création de datasets imbriqués, la mise à jour des partitionnements déjà existant avec les données des nouvelles campagnes d'acquisition ou la prise en compte des représentations vectorielles (embeddings) des images extraites par un modèle.
L'objectif du stage est de comprendre la problématique métier et les besoins associés, de concevoir et développer une librairie Python complète et robuste répondant à ces exigences, et d'en assurer l'optimisation du code pour une utilisation fiable et performante. Les livrables attendus comprennent le code Python de la librairie, une documentation claire et détaillée accompagnant l'outil, ainsi qu'un rapport de stage.
Votre profil
Etudiant en dernière année de cursus ingénieur, vous recherchez votre stage de fin d'études de 6 mois ?
Vous faites preuve d'un bon niveau en développement Python et en conception d'architecture logicielle ?
Vous avez des connaissances solides en algorithmie ?
On vous reconnait pour votre rigueur et votre investissement ?
Alors ce stage est fait pour vous !
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !
En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.