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STAGE 2027 - Caractérisation des arbres par télédétection (H/F)

Airbus is hiring a STAGE 2027 - Caractérisation des arbres par télédétection (H/F) in Toulouse, France. Level rates it ; you can apply on Airbus.

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  • On Level's scale, this role is Little AI ●○○○: aI is not part of the work.
  • The posting mentions PyTorch among its tools and skills.
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  • Posted within the past two weeks.

AI in this role

pytorch

Job Description:

Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ? Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être le stage qu’il vous faut !


Vous êtes étudiant(e) et à la recherche d'un stage ou d'une année de césure vous permettant de valider votre diplôme et qui fera décoller votre carrière ? Imaginez-vous au cœur d’une entreprise reconnue à l’international, implantée sur tous les continents du monde et riche d’une diversité de parcours, d’expertise et de culture.


Tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation, vous avez l’opportunité de faire partie de cette aventure passionnante.

Votre mission, si vous l'acceptez : Une offre de stage intitulée « Stage en Caractérisation des Arbres par IA et Télédétection (h/f) » vient de s'ouvrir au sein de Airbus Defence and Space sur son site de Toulouse.


Vous rejoindrez le département « R&D Innovation » en charge de mener des activités d’innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Big Data s’appuyant sur l’imagerie satellitaire. Votre stage consistera à définir la méthodologie et mettre en œuvre des technologies d’intelligence artificielle avancées appliquées à de l’imagerie spatiale de haute et très haute résolution (0.3m–10m).

Vous contribuerez à approfondir la caractérisation des arbres (détourage des couronnes, analyse de la diversité des espèces) pour répondre à des enjeux agro-environnementaux stratégiques.


Ce stage, d'une durée de 6 mois, débutera idéalement en mars 2027 (cette période est indicative et pourra être ajustée).

Vos principales missions consisteront à :

● Réaliser l'analyse de l’état de l’art sur les méthodes de caractérisation de la végétation et les modèles d'IA associés

● Participer activement à la définition, la création et la validation de datasets d'entraînement multimodaux (optique, LiDAR, produits dérivés)

● Développer, entraîner et évaluer des modèles d’intelligence artificielle multimodaux pour la caractérisation des arbres

● Valider les modèles et leurs performances au travers de métriques adaptées et présenter les résultats au sein de l'équipe R&D


Votre tuteur ou tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage, vous aidant à développer vos compétences et à atteindre vos objectifs professionnels.


Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :

● Mise en œuvre de techniques de Machine Learning et Deep Learning dans un contexte R&D industriel

● Expertise en observation de la Terre par satellite, traitement de données géospatiales et systèmes d'information géographique (SIG) applicables au suivi environnemental

● Esprit d'innovation et capacité à concevoir des solutions pratiques face à des problématiques complexes


Votre carte d’embarquement pour cette aventure :

Vous êtes actuellement en dernière année de diplôme d'ingénieur ou Master 2 (BAC+5) en Mathématiques ou Informatique, avec une spécialisation en Intelligence Artificielle.


Vous possédez idéalement les compétences suivantes :


● Compétences techniques :


○ Forte maîtrise de la programmation et du débogage en langage Python

○ Maîtrise des frameworks d'intelligence artificielle (idéalement PyTorch)

○ Connaissances de base en déploiement Cloud / Conteneurisation (GCP, Docker) ○ Une expérience en télédétection et traitement de données géospatiales est un atout apprécié


● Soft Skills :

○ Esprit créatif, rigueur, curiosité et autonomie

○ Excellente capacité d'intégration, de travail en équipe et souplesse d'adaptation

○ Intérêt prononcé pour les problématiques agro-environnementales


● Langues :

○ Anglais : Intermédiaire

○ Français : Courant


Notre processus de recrutement :


Votre candidature sera analysée attentivement par notre équipe de recrutement. Si votre profil correspond à nos attentes, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo. Suite à cette étape, si votre candidature est retenue, elle sera alors proposée au manager pour un entretien. Envie de faire partie de l'aventure Airbus ? Postulez dès maintenant et rejoignez-nous !

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.

Company:

Airbus Defence and Space SAS

Employment Type:

Internship

-------

Experience Level:

Student

Job Family:

Digital <JF-IM-DI>

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.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com.

At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.

How we rate this

STAGE 2027 - Caractérisation des arbres par télédétection (H/F) at Airbus rates 38 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Little AI. AI is not part of the work.

  1. ●●●● Builds AI80 to 100
  2. ●●●○ Works on AI60 to 79
  3. ●●○○ Uses AI40 to 59
  4. ●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.

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