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Thales

Stage – Ingénieur traitement du signal et machine learning (H/F)

Thales is hiring a Stage – Ingénieur traitement du signal et machine learning (H/F). Level rates it ; you can apply on Level.

Level's read on this job

  • On Level's scale, this role is Works on AI ●●●○: the daily work is on AI products, without building the model.
  • Tools and skills the posting cites include PyTorch, scikit-learn and Jax.
  • Level files it as an internship.
  • Level lists 3,000+ other open roles at Thales.
  • The role was posted in the last few days.

AI in this role

Develop optical measurement treatments in Python and evaluate machine learning approaches alongside standard methods for space instruments.

pytorchscikit-learnjaxpythongit
machine-learningsignal-processingoptical-performancedata-analysis
Lieu : Cannes, 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 4,5 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 85 000 collaborateurs dans 65 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

Le site de Cannes est en charge de la conception des systèmes satellitaires & plateformes, de l’assemblage/intégration/test des satellites ainsi que des opérations en orbite. Le site a une expertise en instrumentation optique et en avionique.

Sur le site de Thales Alenia Space Cannes, au sein de la Direction Observation & Science France, vous intégrerez le Département Assemblage Intégration et Tests des Charges Utiles Optiques.

 

Votre mission principale consistera à développer un traitement de mesure servant à valider une performance optique d’un instrument spatial, en suivant le processus d’industrialisation du pôle, et à évaluer ce qu’une approche par machine learning peut apporter face à la méthode de référence.

 

Vous serez en interaction avec les membres du Pôle Traitement, les équipes de test du laboratoire optique et les équipes programmes qui exploitent les résultats de mesure.

 

Vos principales missions seront les suivantes :

·       S’approprier la mesure : principe physique, chaîne d’acquisition, grandeur livrée et exigence associée ; état de l’art des méthodes de traitement, classiques et par apprentissage.

·       Développer le traitement en Python, de la donnée brute à la performance livrée, y compris l’estimation de l’incertitude de mesure.

·       Le valider sur oracle : construire des cas de référence, simulés et issus d’essais, et des tests de non-régression, sous gestion de version Git.

·       Évaluer une approche par machine learning en parallèle de la méthode de référence, qui reste celle qui fait foi : comparaison sur les mêmes oracles en précision, robustesse au bruit et aux conditions d’essai, temps de calcul et explicabilité ; conclusion argumentée sur l’intérêt, ou non, de cette approche pour des traitements opérationnels.

·       Mettre en œuvre le codage agentique pour accélérer le développement, les tests et la documentation, et contribuer à faire évoluer le processus de documentation des scripts du pôle, toujours avec relecture et validation humaines.

·       Documenter et transmettre : manuel d’utilisation, note technique et fiche outil sur l’espace collaboratif du pôle, de sorte que le traitement puisse être repris et exploité par un autre membre de l’équipe.

·       Participer aux campagnes d’essais : post-traitement des données acquises et analyse des résultats avec les équipes programmes.

 

Au fil du développement de vos compétences, vous serez amené à prendre en charge de nouveaux besoins de traitement exprimés par les programmes.

 

Votre profil

Stage – Ingénieur traitement du signal et machine learning – (H/F)

 

Votre priorité est de rejoindre un groupe industriel innovant et découvrir le monde du spatial ?

Vous avez l’ambition de valoriser vos acquis académiques en environnement industriel et développer de nouvelles compétences ?


Issu d’une formation de niveau BAC+5 à dominante traitement du signal et des images, vous recherchez un stage d’une durée de 5 à 6 mois ?


·       Vous maîtrisez Python ainsi que son écosystème scientifique (NumPy, SciPy…) et vous avez idéalement une expérience pratique de MATLAB ?

·       Vous avez des bases en optique (formation d’image, optique de Fourier) et un intérêt marqué pour la mesure et la métrologie ?

·       Vous avez une première expérience en machine learning (scikit-learn, PyTorch ou JAX) et l’envie de la confronter à des méthodes physiques éprouvées ?

·       Vous êtes attentif à la qualité logicielle (versionnement Git, tests, documentation) et curieux des outils d’IA générative et de codage agentique, sur lesquels vous savez garder un regard critique ?


Votre niveau d’anglais vous permet de lire, écrire et parler avec des termes techniques ?

 

Vous êtes force de proposition, doté d’un bon relationnel et vous avez une bonne communication ?

Alors ce poste est fait pour vous !


Le mot de l’équipe

Ce stage sera l’opportunité pour vous de rejoindre notre équipe d’experts et participer à nos activités innovantes dans le domaine du Spatial.

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 !

How we rate this

Stage – Ingénieur traitement du signal et machine learning (H/F) at Thales rates 65 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Works on AI (AI Level 3 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Works on AI. The daily work is on AI products, without building the model.

  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. Open the description and count.

Prepare for this job

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Skills and AI tools this role asks for

Machine learningSignal ProcessingOptical PerformanceData AnalysisPyTorchscikit-learnJaxPython

Questions you could be asked

  1. Tell me about a project where machine learning was part of your work. What did you do?
  2. Tell me about a project where signal processing was part of your work. What did you do?
  3. Tell me about a project where optical performance was part of your work. What did you do?
  4. Tell me about a project where data analysis was part of your work. What did you do?
  5. Walk me through how you've used PyTorch in your day-to-day work.

Adapt your resume

  • List these exact terms on your resume: Machine learning, Signal Processing, Optical Performance, Data Analysis, and PyTorch. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
  • Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
  • Show where AI is part of your daily process, not a one-off project. This role expects it to be a running habit.

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