# ​​STAGE  IA pour le sensing radio, suivi et classification de véhicules​ (F/H) at Orange

Orange is hiring a ​​STAGE  IA pour le sensing radio, suivi et classification de véhicules​ (F/H). Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Orange](https://jobsbylevel.com/go/20704ef8-2dd5-4b5b-9d4b-e498f5d188c2?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 31 out of 100. BELFORT,FRANCE.

## Details

- Company: [Orange](https://jobsbylevel.com/companies/orange)
- AI level: AI Level 1 (score 31 out of 100)
- Location: BELFORT,FRANCE
- Posted: October 29, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/20704ef8-2dd5-4b5b-9d4b-e498f5d188c2?utm_medium=ai-agent
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## Prepare for this job

The job page lists 3 likely interview questions for this offer, with a CV checklist: https://jobsbylevel.com/jobs/stage-ia-pour-le-sensing-radio-suivi-et-classification-de-vehicules-f-h-at-orange-550985

## Description

Publication date : Oct 29, 2026, 3:00PM Contract duration : 5 months QUEL SERA LE CONTENU DE CE STAGE ? L’émergence de la 5G avancée et de la 6G consacre l’ISAC (Integrated Sensing and Communication) comme l'un des paradigmes les plus novateurs des réseaux futurs. En mutualisant l'infrastructure cellulaire existante pour assurer conjointement la communication et la détection d'objets (« sensing »), cette approche s'affranchit des systèmes radar dédiés tout en optimisant l'efficacité spectrale et la consommation énergétique. Dans le domaine du trafic routier, l'enjeu est de détecter, suivre (tracking) et classifier des véhicules (poids lourds, véhicules légers) à partir des signaux de stations de base 5G (gNB). Cette configuration de « passive sensing » multi-statique permet de cibler des usagers non connectés au réseau. Toutefois, le développement de modèles d'apprentissage profond performants se heurte à un double verrou : la rareté des données réelles étiquetées et la complexité des canaux de propagation radio (trajets en visibilité directe LOS et non-visibilité NLOS, asynchronismes entre équipements). Pour le surmonter, ce stage propose une démarche méthodologique hybride : concevoir un jumeau numérique basé sur la simulation électromagnétique par lancer de rayons (ex. Sionna RT) pour prototyper les algorithmes, avant d'analyser le domain gap (écart de domaine) en vue d'une transition vers des données réelles collectées sur site. L'objectif de ce stage de Master est de concevoir et d'évaluer un pipeline d'apprentissage profond de bout en bout (end-to-end) pour la détection, le suivi et la caractérisation de véhicules à partir de données issues des canaux 5G. Le stage s'articulera autour des grandes étapes suivantes : Mise en place d'un jumeau numérique : Modélisation 3D d'un site expérimental réel et configuration d'un simulateur de propagation électromagnétique par lancer de rayons (Sionna RT) pour générer des réponses impulsionnelles de canal multi-stations (architectures multi-statiques émetteurs-récepteurs). Génération d'un jeu de données synthétiques : Simulation de dynamiques de trafic routier (trajectoires de véhicules hétérogènes : poids lourds, véhicules légers) au sein du jumeau numérique afin d'extraire des séquences spatio-temporelles et des spectres Doppler les réponses impulsionnelles représentatifs utiles à la modélisation. Conception du pipeline d'IA : Développement d'architectures de Deep Learning adaptées au traitement de données tenseurs (temps-fréquence / espace) pour accomplir les tâches conjointes de détection, de tracking multi-cibles et de classification de gabarit. Validation et étude du Domain Gap : Exploitation de données réelles, Collecte de données réelles sur le site d'étude avant la fin du stage, analyse des divergences statistiques entre simulation et réalité, et exploration de stratégies d'adaptation de domaine (domain adaptation). QUI RECHERCHONS-NOUS ? Stage de 5 à 6 mois débutant idéalement en avril 2027. Merci de préciser sur votre CV les informations suivantes : - le nom de votre école / université - la formation suivie / le domaine de vos études - les dates de début et de fin de votre stage - le rythme de votre stage en précisant les éventuelles périodes d’interruption Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou Master 2, dans les domaines des mathématiques appliquées, de la Data Science ou du développement . Vous avez de solides connaissances en Python et à l’aise avec son écosystème de librairies pour le traitement et l’analyse de données (NumPy, SciPy, Pandas) et pour le machine learning (Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch). Un intérêt ou une première approche des outils de simulation radio (Sionna / ray-tracing) et des architectures de réseaux 5G NR / 3GPP serait un plus apprécié. Nous attendrons de vous, de la rigueur scientifique, de la curiosité pour le prototypage numérique et des aptitudes à la recherche expérimentale. Anglais professionnel. POURQUOI CE STAGE EST INTÉRESSANT ? Ce

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