Stage - Ingénieur R&D IA - 3D - Spatial - Toulouse H/F

L'offre

Nous recrutons un(e) Stagiaire Ingénieur(e) en R&D IA 3D pour rejoindre notre Business unit Espace au sein de notre agence Space Processing & Intelligence spécialisée dans le traitement et l'hybridation des données spatiales.

Vos missions

Au sein d'une équipe de 10 personnes et encadré(e) par votre référent technique, vous intégrez le pôle GeoVision 3D. Ce projet consiste à adapter des méthodes de restitution 3D modernes au contexte de l'observation de la Terre. Plus précisément, l'objectif du stage est d'adapter la méthode du Gaussian Splatting pour l'exploitation de séquences d'images optiques.

Pour cela, vous devez :

- Réaliser un état de l'art de la méthode du Gaussian Splatting et de son adaptation aux contraintes de l'imagerie satellitaire
- Implémenter un démonstrateur fonctionnel permettant de restituer, de visualiser et de manipuler un modèle 3D à partir d'une séquence d'images satellites
- Explorer et proposer des solutions innovantes pour améliorer la robustesse de l'algorithme en fonction du type de capteur
- Analyser et évaluer les résultats obtenus
- Restituer vos travaux sous forme d'un rapport d'étude synthétique

L'environnement technique

- Python
- Deep Learning (PyTorch)
- Vision 3D
- Framework de Gaussian Splatting à choisir (gsplat, GraphDeco, base de code scientifique...)
- Exploitation de données satellitaires

Les plus de ce stage

- Évoluer au sein d'une équipe dynamique travaillant sur de multiples projets autour de l'IA
- Se former sur des méthodes modernes et innovantes de restitution 3D, dans le secteur du spatial
- Interagir avec nos experts en reconstruction 3D

Profil recherché

Vous êtes en dernière année d'école d'ingénieur ou diplôme universitaire équivalent, vous recherchez un stage de fin d'études de 6 mois. Vous avez des compétences mathématiques appliquées au traitement de l'image/du signal en particulier pour la restitution 3D, une bonne connaissance du langage Python et de ses principales librairies scientifiques (NumPy, PyTorch, etc.) ainsi que des notions intermédiaires/avancées dans le domaine du deep-learning.

Vous êtes autonome, rigoureux(se) et ingénieux(se), avec un réel intérêt pour les problématiques scientifiques et techniques. Vous avez une bonne capacité à communiquer sur l'avancement de vos travaux et à partager régulièrement vos résultats avec votre équipe.? Alors vous êtes la pépite que nous recherchons !