STAGE 2021- Ingénieur en machine learning et traitement d’images (h/f)

Description de l'offre

Airbus Defence and Space SAS

Airbus is a global leader in aeronautics, space and related services. In 2019 it generated revenues of € 70.5 billion and employed a workforce of around 134,000. Airbus offers the most comprehensive range of passenger airliners. Airbus is also a European leader providing tanker, combat, transport and mission aircraft, as well as one of the world’s leading space companies. In helicopters, Airbus provides the most efficient civil and military rotorcraft solutions worldwide.

Our people work with passion and determination to make the world a more connected, safer and smarter place. Taking pride in our work, we draw on each other's expertise and experience to achieve excellence. Our diversity and teamwork culture propel us to accomplish the extraordinary - on the ground, in the sky and in space.

Job Description

Et si VOTRE aventure commençait avec NOUS !

Dans le cadre d'un cursus scolaire en formation initiale, vous recherchez un stage obligatoire ou intégré dans une année de césure, d'une durée allant de 4 à 6 mois maximum, vous permettant de valider votre année.

Nous vous proposons de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, tournée vers le digital, à la pointe de la recherché et de l’innovation.

Airbus Defence and Space, branche spatiale d’Airbus, est un des pionniers mondiaux dans le domaine des satellites optique d’observation de la Terre. Fort de son expérience depuis des décennies, Airbus Defence and Space a su développer une forte expertise dans la qualité, la simulation et le traitement de l’image.

Une offre de stage en Ingénieur machine learning et traitement d’images (h/f) vient de s'ouvrir au sein d’ Airbus Defence and Space Toulouse (site du Palays).

Ce stage est à pourvoir à partir de février 2021 (date sujette à une certaine flexibilité).

Vous rejoindrez l’équipe « Computer vision» au sein de l’unité « Ground Segment » d’Airbus Defence and Space, en charge de couvrir les activités d’études et de développements de chaines image pour les futurs systèmes d'observation.

Cette équipe dynamique et pluridisciplinaire est constituée d’une quinzaine d’ingénieur.e.s de formation et de parcours variés (physiciens, opticiens, développeurs, data scientists, roboticiens, mathématiciens, spécialistes logiciels embarqués, ...), tous passionné.e.s par l’espace et les nouvelles technologies. L’équipe a par ailleurs la particularité d’aborder autant des problématiques de recherche que des problématiques industrielles. Son activité s'articule principalement autour de deux thématiques : l'extraction d'information issue de l'imagerie satellite (observation de la Terre), et les traitements pour la mesure et notamment la navigation basée vision, utilisée par exemple pour l’exploration spatiale et le service en orbite. L'ensemble des projets concernent à la fois des segments sols et des systèmes embarqués.

Le stage a pour but principal d'étudier, de tester et d’implémenter l'état de l'art du domaine de compression des réseaux de neurones profond ( Deep Neural Networks ), dans le cadre de nos cas d’applications.

L’état de l’art actuel en traitement et analyse d’image (basé sur de l’apprentissage automatique) repose sur l’entraînement de réseaux de neurones convolutifs qui peuvent s’avérer très complexes en nombres de paramètres, ainsi que sur l’utilisation de plusieurs (« ensembling ») de ces réseaux dans le cadre de l’application finale. Néanmoins, ces techniques peuvent ne pas s’avérer adaptées à un déploiement en production sur des systèmes opérationnels, pour des raisons de temps de calcul ou des unités de calculs à disposition: Le cas le plus évident concerne des systèmes embarqués tels que les drones ou les satellites, mais cela s’applique aussi aux traitements au sol.

Pour adresser cette limitation, un axe de recherche possible s’intéresse aux approches permettant de « compresser » des réseaux existants (déjà entraînés). Ces techniques visent à réduire l’empreinte (mémoire ou calculatoire) d’un réseau en le transformant ou en entraînant un réseau plus léger à imiter le modèle plus complexe. Ces techniques offrent un gain en temps de calcul au prix d’une certaine perte en performance de prédiction que l’équipe Computer Vision souhaite pouvoir quantifier au travers de ce stage .

Les activités de ce stage vous permettront d’évoluer et de travailler en étroite collaboration avec les équipes projets et R&D et de créer ainsi de nouvelles opportunités commerciales pour Airbus Defence and Space dans un marché innovateur et porteur tel que le spatial.

Ce poste nécessite une habilitation de sécurité ou nécessite d'être éligible à une habilitation par les autorités reconnues.

Tâches et responsabilités :

Vous serez sous la responsabilité d’un manager et d’un membre de l’équipe qui vous aideront à identifier vos objectifs professionnels et vous soutiendront dans le développement de vos compétences.

Dans ce contexte, vos principales activités seront les suivantes :

Etape 1 : R&D – Etat de l’art

·  Compréhension du contexte, des contraintes et des besoins
·  Etat de l’art dans les domaines « Compression of Deep Neural Networks » en lien avec la problématique.

Cette première étape permettra de poser les hypothèses de travail et les premières bases d’une méthodologie de traitement de la problématique.

Etape 2 : Développement et Implémentation

·  Développement algorithmique basé sur la méthode choisie, en pouvant s’appuyer sur des outils « open-source » préalablement identifiés
·  Evaluation de la solution à travers différents cas d’applications, notamment en observation de la Terre ; les cas seront sélectionnés en accord avec l’équipe Computer Vision
·  Validation de l’approche sur différents cas représentatifs des configurations matérielles des systèmes internes.

Ces activités seront menées dans une démarche d’ingénieur: avec rigueur, honnêteté intellectuelle et esprit critique constructif, en faisant preuve d’esprit d’analyse et de synthèse.

Profil recherché et Compétences requises:

Vous préparez un diplôme de niveau d’ingénieur généraliste ou équivalent avec une spécialisation en traitement du signal/image, computer vision et/ou machine learning ou équivalent et vous avez les compétences suivantes :

·  Une connaissance en traitement du signal/image et des techniques en machine learning, réseaux de neurones, et data science
·  Une connaissance et expérience du langage Python et des environnements de développement interactif tels que Jupyter
·  Une première expérience en deep learning appliqué au domaine du computer vision serait appréciée
·  Un vif intérêt pour le domaine du spatial et des images satellite
·  Une appétence pour les sujets R&D
·  Anglais : niveau avancé
·  Français : niveau avancé
·  Des connaissances en système d’exploitation linux (Ubuntu), une familiarité avec le bash et les outils en ligne de commande ainsi qu’avec les processeurs pour deep learning (CPUs, GPUs, System-On-a-Chip, ….) seraient un plus.

Savoir-être :

·  Rigoureux (se), curieux (se), organisé (e)
·  Doté (e) d’esprit d'initiative et d’une forte autonomie
·  Doté (e) d’un esprit critique aiguisé associé à une démarche constructive
·  Doté (e) d’un sens relationnel et bonne capacité de communication
·  Capacité d’intégration dans une équipe.

Vous développerez les compétences suivantes en :

·  Langage informatique Python
·  Approche Deep Learning & Data science
·  Etudes algorithmiques liées aux réseaux de neurones, aux mathématiques appliquées ou à la simulation numérique
·  Travail en équipe avec un esprit R&D dans un contexte de contraintes opérationnelles et industrielles
·  Domaine du spatial.

Vous pourrez, selon les offres proposées, être amené(e) à vous déplacer. 

Si votre profil retient notre attention, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo au cours duquel vous aurez quelques minutes pour nous convaincre. Par la suite, votre candidature pourra être proposée aux managers.

Si la perspective de rejoindre notre Groupe innovant vous motive ?

N’hésitez pas ! Postulez en ligne ! www.airbus.com/careers .

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.