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STAGE - Deep Learning Bayésien appliqué à la Dynamique du Vol Spatial (H/F) posté par Thales

CDI - temps plein
Toulouse
N/A
2 Candidatures

Description de l'offre

QUI SOMMES-NOUS ?Rejoignez Thales, leader mondial des technologies de sûreté et de sécurité pour les marchés de l’Aérospatial, du Transport, de la Défense et de la Sécurité. Fort de 64 000 collaborateurs dans 56 pays, le Groupe bénéficie d’une implantation internationale qui lui permet d’agir au plus près de ses clients, partout dans le monde. Nos équipes de l’activité Systèmes d’information critiques et cybersécurité fournissent des services et des solutions globales optimisant la performance, la résilience et la sécurité des systèmes d’information afin de faire face aux ruptures technologiques et aux cybermenaces.

INTITULE DU POSTE : STAGE -Deep Learning Bayésien appliqué à la Dynamique du Vol Spatial (H/F)

TYPE DE CONTRAT :STAGELIEU :Toulouse – Site de Labège (31)QUI ETES-VOUS ?

Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’études d’ingénierie avec une spécialisation dans le domaine des mathématiques appliquées, des statistiques et du machine learning/deep learning ?

Vous possédez des compétences en langage de programmation objet (Python et/ou Java) et en développement logiciel ?

Vous avez des connaissances du domaine spatial et plus précisément de la mécanique spatiale ?

Vous maitrisez un framework de type TensorFlow ?

Vous êtes reconnu(e) pour vos fortes connaissances des méthodes d’inférence Bayesienne, de modèles graphiques probabilistes, de deep learning et d’optimisation numériques ?

Vous êtes autonome et rigoureux(se) ?


CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
L’objectif du stage proposé est d’évaluer l’apport de réseaux Bayesiens pour l’estimation et la prise en compte d’incertitudes dans le cadre de la modélisation et de l’apprentissage en dynamique du vol spatial (contrôle optimal, etc.).

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :

  • Recenser dans la bibliographie les méthodes et les applications de type « Bayesian deep learning »
  • Identifier les méthodes/algorithmes les plus pertinents
  • Identifier les verrous techniques / technologiques
  • Identifier les outils déjà existants et évaluer leur pertinence ainsi que leur maturité
  • Concevoir la solution technique pour répondre au besoin
  • Implémenter les méthodes retenues dans un outil/logiciel
 La perspective de rejoindre un Groupe innovant vous motive ? Alors rejoignez-nous en postulant à cette offre.Vous souhaitez en savoir plus sur les activités Systèmes d'information et de communication sécurisés ? Cliquez Postuler maintenant >>.

Numéro de référence

THA-6329833

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