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Stage détection acoustique de drones par Intelligence Artificielle - H/F

ACOEM

Lyon

DÉTAILS DU POSTE
LIEU
Lyon
DATE DE PUBLICATION
Il y a 4 jours

Rattaché(e) au Directeur de l’Innovation et encadré(e) par un membre ou un binôme de l’équipe, vous aurez la charge de développer un détecteur acoustique de drone grâce à un réseau de neurones convolutionnel (CNN).
Cette thématique, centrale dans le contexte actuel de protection civile et militaire, est étudiée à travers plusieurs projets internes en cours de développement. Ce stage s'inscrit donc dans le développement interne des produits de l'entreprise. À ce titre vous pourrez être amené(e) à travailler avec différents acteurs de l’entreprise, depuis la conception de l’algorithme de détection jusqu’à son implémentation dans le produit.

Missions :

● À partir de données existantes, créer une base de données de signatures labellisée appropriée
● Créer et tester des Réseaux de Neurones permettant la meilleur détection de menace tout en assurant la portabilité de l'architecture dans les produits
● Intégrer la meilleure architecture dans une version intégrable au(x) produit(s) visé(s)
● Les fonctions Python développées devront être claires, parfaitement commentées et conformes aux règles de codage et de gestion de versions en vigueur dans l’équipe
● Rapport de fin d’étude explicitant de façon claire et précise les travaux réalisés au cours du stage, les justifications des choix des techniques mises en œuvre, les résultats obtenus

Profil recherché : 

● Issu(e) d’une formation scientifique, vous recherchez un travail de fin d’ études Bac+5
● Rigoureux(se) et curieux(se), vous êtes animé(e) par l’esprit d’équipe et faites preuve d’enthousiasme
● Vous disposez d’une bonne connaissance du langage PYTHON / Framework TensorFlow / Pytorch
● Vous avez une première expérience sur les réseaux de neurones (scoring, validation croisée, etc.)
● Des connaissances en traitement du signal et acoustique est un plus
● Bonne pratique de l’anglais exigée

À propos de la société

A

ACOEM