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CEA
19 nov., 2025
STAGE, Stage
Stage Ingénieur H/F
CEA 48.7887288,2.2762109
L'objectif de ce stage ingénieur sera de mettre en place un protocole complet de traitement d'image afin d'étudier des séquences vidéo de microscopie optique de fluorescence acquises dans le cadre de l'étude in vitro de cultures cellulaires modèles de tumeurs (fibroblastomes, tumeurs NF1). La finalité de cette étude serait de mieux comprendre comment interagissent les différents types cellulaires mis en présence, que ce soit dans une configuration saine ou pathologique. Pour cela, plusieurs logiciels de référence dans ce domaine seront testés pour mettre en place un protocole complet de traitement allant de la gestion des formats vidéo (entrées / sorties -import vidéo, export d'images), le prétraitement de séquences (corrections de mouvements, stabilisation, correction de biais, etc.) jusqu'à l'analyse cellulaire par des méthodes de segmentation par apprentissage profond -deep learning- (segmentation cellulaire, suivi temporel, etc.) : Fiji : https://fiji.sc/ Icy (Institut Pasteur)...
Votre profil Vous êtes actuellement en école d'ingénieur. Compétences techniques et comportementales Au cours de ce stage, vous serez amené.e à interagir principalement avec l'équipe de traitement de l'image de MIRCen (informaticiens, méthodologistes en traitement de l'image, etc.) et les neurobiologistes de la plateforme d'histologie. Connaissances et compétences souhaitées : Connaissance des environnements Linux et Windows, Maîtrise de la programmation dans les langages C, C++ et Python ; Connaissances dans le domaine de la parallélisation et du calcul haute performance (CPU/GPU). Connaissances générales des techniques de traitement de l'image (segmentation, machine learning - deep learning), de traitement de vidéo et d'un outil de gestion de sources (github) Savoir utiliser les suites bureautiques standards (Open Office, Office). Vous bénéficierez pour réaliser ces développements des savoirs faire, de l'encadrement des équipes du CEA et de l'infrastructure informatique existante...
CEA
05 déc., 2025
STAGE, Stage
Internship Position H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Although formal verification is essential for ensuring the safety and security of software, it remains difficult to deploy and use effectively by non-experts due to its steep learning curve. Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated remarkable abilities in code understanding, synthesis, and reasoning. These advances open promising research directions for assisting developers and verification engineers in formal specification and verification tasks. The goal of this internship is to explore and evaluate the integration of LLMs assistance into the Frama-C environment to support and automate parts of the specification and verification workflow. The work will focus on identifying the extent to which LLMs can provide meaningful support without compromising the rigor and reliability of formal program analysis. The following topics represent potential research and technical directions of the internship. Depending on the interests of the intern, one or more of them...
RequiredInterest in AI-assisted software engineering Willingness to explore interactions between LLMs and formal verification frameworks Solid knowledge of Python and its ecosystem Ability to work in a team PreferredFamiliarity with machine learning and large language models, including prompt design or API integration. Familiarity with the Frama-C platform. Some knowledge of the OCaml and C programming languages
CEA
05 déc., 2025
STAGE, Stage
Restitution Audio Transaurale par Rayonnement Acoustique de Plaque en Champ Proche. H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Des premiers travaux, illustrés en figure 1, ont montré qu'il est possible de contrôler le champ acoustique en deux points de l'espace situés à proximité de l'écran sur l'ensemble de la bande audible. En contrôlant le signal acoustique selon le principe de restitution transaurale, il est alors possible de donner à l'auditeur l'illusion d'une source acoustique en un point choisi de l'espace. Figure 1: Simulation du rayonnement acoustique d'un écran actionné par 16 actionneurs piézoélectriques. Le contrôle permet ici de produire un burst de fréquence 4 kHz en un point d'un plan situé à 50 cm de l'écran tout en annulant la pression acoustique en un autre point distant de 20 cm, soit environ la distance inter-aurale. Un certain nombre de tâches seront à réaliser par le ou la stagiaire, en exploitant le matériel et le savoir-faire du laboratoire. · La première étape sera d'instrumenter la surface en y couplant les actionneurs piézoélectriques et leur électronique associée. · Le champ...
Ce stage de 6 mois s'adresse à un ou une étudiante en master/école d'ingénieur avec de bonnes connaissances en acoustique et traitement du signal. Des connaissances élémentaires dans un langage de programmation (Matlab/Python/C++) sont également indispensables. Ce stage sera également l'occasion de développer des connaissances en instrumentation/mesure et en électronique. La poursuite de ce stage par une thèse est envisageable.
CEA
05 déc., 2025
STAGE, Stage
Stage en Cryptologie H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Transciphering is a cryptographic technique that re-encrypts data from one scheme to another without an intermediate decryption step. This process drastically reduces the overhead induced by the size of homomorphic ciphertexts during their transmission and storage. The core idea of transciphering is to convert data encrypted with a classical symmetric encryption scheme into a Homomorphic Encryption (HE) scheme. How Transciphering Works ? Consider a scenario with a plaintext message m, a symmetric scheme SYM with key k, and a Homomorphic Encryption scheme HE with a public key pk. The message is initially encrypted as SYM.Enc_k(m). Transciphering uses the evaluation capability of the HE scheme to perform the symmetric decryption process entirely within the homomorphic domain. The process requires the symmetric key k to be encrypted under HE public key, HE.Enc_pk(k). By using the homomorphic evaluation key evk, the result is a message encrypted directly under HE public key pk:...
Durée (Mois):
6
CEA
03 déc., 2025
STAGE, Stage
Stage en Optimisation Combinatoire H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Contexte: Le stage se déroulera au sein du Laboratoire d'ingénierie des langages exécutables et optimisation (LIDEO) de l'Institut CEA-List, au coeur du Campus Paris-Saclay. Ce laboratoire développe des méthodes et des outils pour la modélisation, la simulation et l'optimisation de systèmes complexes en particulier dans le domaine du manufacturing. La modélisation repose sur la logique opérationnelle des systèmes et peut s'appuyer sur des langages standardisés tels que SysML ou BPMN. La simulation repose sur des moteurs d'exécution à événements discrets ou à base de processus. Elle permet d'explorer des scénarios de fonctionnement du système modélisé et de renvoyer des indications de performances telles que le temps d'exécution, la consommation de ressources, etc. L'optimisation, quant à elle, s'efforce de trouver des scénarios permettant d'améliorer les indicateurs de performance. On parle alors de planification. Cette activité d'optimisation, relevant de la recherche...
CEA
03 déc., 2025
STAGE, Stage
Stage - Ontology Aided Neuro-Symbolic Reasoning With Llms H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Rejoignez-nous en Stage ! The latest advances on AI and LLMs (and their variations) mean a next stage on technological advancements. These technologies in turn, lead to new services, products and interactions, which are currently shaping and impacting businesses, industries and people on daily basis, and at an increasing pace. Yet, in part due to the fast advancement, in part due to the extraordinary tasks accomplished by these technologies, the real capabilities and limits of LLMs along with their integration with already existing approaches is still being unveiled. This position is aimed at exploring and experimenting on hybrid (Neuro-Symbolic) technologies where the interaction of LLMs and Symbolic AI is studied. Specifically, the work will be framed by the use of Ontologies (Konwledge Representation artifacts) as domain specific knowledge, that guides, restricts and conditions the interaction and responses of the LLMs/VLMs. The integration of symbolic AI contibutes with...
Qualifications: Students in the 2nd year of Master studies (M2 - France) Programming skills. Expected to use: Python & Java. Web technologies knowledge is a plus. Basic understanding of Docker, Containers, GIT and command line commands. LLMs basics knowledge.
CEA
03 déc., 2025
STAGE, Stage
Conception et Validation d'Un Protocole d'Annotation Multimodale des Émotions en Contexte Écologique H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Contexte Dans le cadre d'une collaboration avec le CHU Amiens-Picardie, le #CEA-List développe des outils innovants pour le suivi et la compréhension des états émotionnels, visant à appuyer les médecins dans l'analyse des comportements de patients lors d'entretiens cliniques. Les troubles psychiatriques, souvent complexes et multiformes, bénéficieraient d'une approche complémentaire, combinant l'expertise clinique et des données objectives issues de l'analyse vidéo et audio. Ces données pourraient offrir une vision plus globale des troubles, en capturant des signaux subtils et paralinguistiques, difficiles à percevoir (Picard, 1997; Valstar et al., 2016). Ce projet dans lequel s'inscrit le stage vise à analyser des émotions spontanées et naturelles, induites par des entretiens semi-structurés centrés sur des thèmes du quotidien. Contrairement aux données existantes, souvent simulées ou exagérées, cette approche vise à recueillir des réactions authentiques (D'Mello & Kory,...
Qu'attendons-nous de vous ? Nous recherchons un(e) étudiant(e) en Master 2 Psychologie (spécialité Psychologie cognitive, Psychologie clinique ou Psychopathologie) ou en Master 2 Ergonomie cognitive. Compétences attendues : Solides connaissances théoriques en psychologie des émotions et modèles de l'affectivité Capacités d'analyse critique et de synthèse bibliographique Rigueur méthodologique et attention au détail (indispensable pour le travail d'annotation) Aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire (chercheurs, cliniciens, ingénieurs) Bonnes capacités rédactionnelles Qualités personnelles recherchées : Autonomie et capacité d'initiative Esprit critique et curiosité scientifique Sens de la confidentialité (données sensibles) Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,...
Durée (Mois):
6
CEA
03 déc., 2025
STAGE, Stage
Stage - Conception de Surfaces Reconfigurable H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Contexte Les surfaces reconfigurables constituent aujourd'hui un domaine de recherche en plein essor, à la croisée de la mécanique, des matériaux intelligents et du design fonctionnel. Ces structures ont la capacité de modifier leur forme, leur rigidité ou leurs propriétés mécaniques en réponse à une sollicitation externe - champ électrique, contrainte mécanique ou stimulus thermique [1]. De tels systèmes ouvrent la voie à des applications innovantes : architectures adaptatives, robotique souple ou encore dispositifs biomimétiques. Parmi les approches permettant de concevoir ces systèmes, l'intégration de mécanismes bistables joue un rôle clé. Ces mécanismes présentent deux états d'équilibre stables, c'est-à-dire ne nécessitant pas d'énergie pour se maintenir dans une configuration donnée, et peuvent basculer d'un état à l'autre par un apport d'énergie ponctuel. Cette propriété permet la conception de surfaces capables de changer de forme rapidement, de manière réversible et...
Etudiant.e en école d'ingénieur ou master 2, avec une spécialisation ou une appétence en mécanique et physique du solide. Des compétences ou une familiarité dans les domaines suivants seront appréciées : Logiciels de CAO (SolidWorks) et de simulation multiphysique (Ansys). Programmation, en particulier en Python. Goût pour la modélisation physique, la simulation numérique et l'expérimentation. Le ou la candidat.e devra faire preuve de curiosité scientifique, d'un esprit analytique et d'une envie de découvrir le monde de la recherche au sein d'une équipe passionnée et pluridisciplinaire. Le stage sera l'occasion de développer des compétences en programmation, instrumentation (capteur de force, de déplacement, transducteurs piézoélectriques), simulation numérique et prototypage. Entité de Rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat. Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux :...
Durée (Mois):
6
CEA
27 nov., 2025
STAGE, Stage
Stage - Etude de l'Embarquabilité des Réseaux Perceiver Io et Hierarchical Reasoning Model H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Rejoignez-nous en Stage ! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Description du poste : Le stage vise à étudier l'embarquabilité des réseaux Perceiver, Perceiver IO et Hierarchical Reasoning Model, par l'utilisation des frameworks AIDGE et Pytorch. Perceiver Les modèles de type Transformer ont montré des performances remarquables sur une grande variété de tâches (vision, NLP, audio, etc.), mais ils ont besoin d'un grand nombre de paramètres pour obtenir de bonnes performances. Le Perceiver et son extension Perceiver IO introduisent une architecture universelle d'entrée/sortie capable de traiter des...
Qu'attendons-nous de vous ? Vous préparez un diplôme de niveau Master dans le domaine des mathématiques ou de l'IA. Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu pour votre autonomie, curiosité et êtes attiré par l'innovation. Vous possédez des connaissances en IA. Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l'innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l'issue de votre stage Un poste au coeur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par...
Durée (Mois):
6
CEA
20 nov., 2025
STAGE, Stage
Stage Pré-Thèse Cortex Orchestration de Conteneurs pour Applications Temps-Réel H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Rejoignez-nous en Stage ! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Description du poste : Au sein du laboratoire "Confiance des systèmes de calcul", vous travaillerez avec une équipe de 5 personnes. Vous serez amené à travailler sur des projets à l'état de l'art scientifique et industriel, et participerez à faire progresser cet état de l'art. En fonction des attendus de votre école, les sujets pourront être discutés.
Qu'attendons-nous de vous ? Master de recherche ou diplôme d'ingénieur en informatique (obligatoire) Compétences requises : Systèmes embarqués et temps-réel ; Conteneurs. Maîtrise du français et de l'anglais (obligatoire). Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l'innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l'issue de votre stage Un poste au coeur du plateau de Saclay, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%, Un équilibre vie...
Durée (Mois):
6
CEA
20 nov., 2025
STAGE, Stage
Détection Intelligente d'Anomalies Réseau pour la Protection d'Architectures Distribuées H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Les architectures distribuées modernes, destinées à être déployées au sein des infrastructures IT d'établissements publics, reposent de plus en plus sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) pour automatiser certaines prises de décision (allocation de ressources, orchestration de services, supervision intelligente, etc.). Dans ce contexte, la sécurité des communications et des flux de données échangés constitue un enjeu majeur. L'intégration d'une solution de détection d'intrusion réseau (Network Intrusion Detection System : NIDS), basée sur l'IA s'inscrit naturellement dans cette démarche, en renforçant la résilience et la confiance dans ces environnements distribués tout en restant cohérente avec leur orientation IA/ML. L'objectif de ce stage est de contribuer à l'intégration d'une solution de détection d'intrusion réseau (NIDS), basée sur IA dans une architecture distribuée représentative. Le travail consistera à: - Etudier les mécanismes de détection et...
- Formation : Ingénieur / Master - Bac +5 - Connaissances en protocoles réseaux et cybersécurité - Connaissances en IA/Machine Learning et en outils IA (Numpy, Pandas, Tensorflow/Pytorch) - Bonnes compétences en programmation (Python, C/C++ ou équivalent) et bonne maitrise des fondamentaux de DevOps.
CEA
15 nov., 2025
STAGE, Stage
Détection Intelligente d'Anomalies Réseau pour la Protection d'Architectures Distribuées H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Les architectures distribuées modernes, destinées à être déployées au sein des infrastructures IT d'établissements publics, reposent de plus en plus sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) pour automatiser certaines prises de décision (allocation de ressources, orchestration de services, supervision intelligente, etc.). Dans ce contexte, la sécurité des communications et des flux de données échangés constitue un enjeu majeur. L'intégration d'une solution de détection d'intrusion réseau (Network Intrusion Detection System : NIDS), basée sur l'IA s'inscrit naturellement dans cette démarche, en renforçant la résilience et la confiance dans ces environnements distribués tout en restant cohérente avec leur orientation IA/ML. L'objectif de ce stage est de contribuer à l'intégration d'une solution de détection d'intrusion réseau (NIDS), basée sur IA dans une architecture distribuée représentative. Le travail consistera à : - Etudier les mécanismes de détection et...
- Formation : Ingénieur / Master - Bac +5 - Connaissances en protocoles réseaux et cybersécurité - Connaissances en IA/Machine Learning et en outils IA (Numpy, Pandas, Tensorflow/Pytorch) - Bonnes compétences en programmation (Python, C/C++ ou équivalent) et bonne maitrise des fondamentaux de DevOps.
CEA
15 nov., 2025
STAGE, Stage
Dynamic Distribution Shifts Ood Detection With Dynamic Thresholds H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
The detection of out-of-distribution (OoD) samples is crucial for deploying deep learning (DL) models in real-world scenarios. OoD samples pose a challenge to DL models as they are not represented in the training data and can naturally arrive during deployment (i.e., a distribution shift), increasing the risk of obtaining wrong predictions. Consequently, OoD samples detection is crucial in safety-critical tasks, such as healthcare or automated vehicles, where trustworthy models are required. The existing literature for the OoD detection problem focuses on the development of confidence scores where a threshold is applied to build a binary classifier to tell if a sample is in-distribution (InD) or OoD. In particular, the confidence score threshold is typically set using the values that correspond to InD samples, such that 95% of the confidence score values from InD samples fall above the selected thresholds, i.e., 95% True Positive Rate. However, setting a fixed threshold can lead...
Master students (M1/M2 - France) Proficiency in Python, NumPy, SciPy, sciki-tlearn, PyTorch, Solid background in math, probability & statistics
CEA
15 nov., 2025
STAGE, Stage
Design Of a Reinforcement Learning-Driven Scheduler For Efficient And Frugal Container Orchestration H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Objective: The goal of this internship is to design and evaluate a new intelligent scheduling strategy using reinforcement learning (RL). The idea is to enable the system to learn how to make smarter scheduling decisions over time, optimizing container placement and sizing, dynamic resource allocation, response time and energy consumption and even inter-container dependencies such as shared data or communication patterns. Your missions: During this internship, you will: Explore and understand the orchestration framework developed within the team. Conduct a state-of-the-art study on RL-based scheduling in cloud and distributed environments. Design, implement, and train a new RL-based scheduler. Develop a feature extraction module to characterize container behavior and guide the RL agent's decisions. Evaluate your approach through experiments and benchmark comparisons
Profile sought We are looking for a motivated student in the final year of a Master's or Engineering program in Computer Science, Artificial Intelligence, or a related field, with: Good programming skills (Python preferred). Interest in machine learning and distributed systems. Curiosity, creativity, and strong problem-solving abilities.
CEA
15 nov., 2025
STAGE, Stage
Internship - Secret Quorums Protecting Byzantine Reliable Broadcast Against Adaptive Adversaries H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Context: Modern distributed systems, such as blockchain consensus and secure multiparty computation protocols, relies on a fundamental primitive: byzantine reliable broadcast. It allows a set of processes to agree on a message broadcasted by a dedicated process, even when some of them are malicious (byzantine). It relies on quorum systems to prevent correct processes from delivering two different messages: each message needs to be certified by a majority (a quorum) of processes before delivery. Byzantine reliable broadcast needs to maintain low latency and small communication complexity, but its efficiency depends on the number of processes constituting a majority. It was proposed in [1] to validate each message by smaller quorums such that 2 quorums for 2 different messages will intersect only with high probability. This technique is not yet secure against fully rushing-adaptive adversaries: a malicious entity can learn the processes constituting a small quorum and corrupt them...
Methodology: The intern will have the following responsibilities: Prepare a state-of-the-art on similar solutions (this would be part of the state of art section for a research paper). Become familiar with protocols already proposed in [1] and [2]. Specify a new distributed protocol solving the problem and proving its correctness. Code a prototype and evaluate its practical relevance. Prepare a research paper. Competences: Being Master 1 or 2 in Computer Science/Engineering. Knowledge about distributed systems in general. Have an interest in theoretical computer science. Basic Rust abilities.
CEA
14 nov., 2025
STAGE, Stage
Runtime Root-Cause Analysis For Intelligent Robots Via Causal ai Techniques H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Root-Cause Analysis (RCA) is a systematic process for identifying the fundamental cause of a problem or failure, rather than merely addressing its symptoms. It aims to understand why something went wrong in order to take appropriate actions and prevent recurrence. RCA is essential for robots that operate outside strictly controlled environments, where they are inevitably confronted with unexpected situations and failures. Symptoms can range widely, including erratic movements, sudden halts, or suboptimal task outcomes. RCA distinguishes these symptoms from the actual causes, which may include hardware or software bugs, inaccurate behavior specifications, or environmental factors. By pinpointing the root cause, robots can select appropriate goals for repair or system adjustments. This informed decision-making enhances resilience and ensures long-term safe autonomy for robots. Causal inference is a branch of AI research that focuses on understanding and modeling cause-and-effect...
The candidate should be undergoing a master (or equivalent) in computer science, robotics, embedded systems or closely related topics. The identified skills are: Strong programming skills in Python, with experience in data analysis and machine learning libraries. Familiarity with probabilistic modelling and Bayesian networks, including causal inference techniques is an advantage. Experience with Docker, CI/CD, and GitLab, as well as with robotics simulation environments and ROS 2, is an advantage. Self-learning and teamwork skills, motivation and interest to work in an interdisciplinary environment. Excellent communication skills in English, international candidates are encouraged to apply, knowledge of the French language is not required.
CEA
05 nov., 2025
STAGE, Stage
Deep Learning Methods To Improve 3D Gaussian Splatting Training H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Rejoignez-nous en Stage ! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Le sujet du Novel View Synthesis a connu ces dernières années des avancées remarquables grâce à l'apparition des Neural Radiance Field puis des 3D Gaussian Splatting. Notre laboratoire a ainsi développé un outil de visualisation et d'interaction en Réalité Virtuelle sur les plateformes Unity3D et UnrealEngine basé sur cette dernière approche qui a rencontré un grand succès (https://www.youtube.com/watch?v=aZizVJ0TG4U). Il existe toujours des problèmes de reconstruction dans certaines parties des images, notamment dues aux réflexions...
Qu'attendons-nous de vous ? Vous préparez un diplôme de niveau master 2 dans le domaine computer graphics et IA. Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique. Vous possédez des connaissances en python, pytorch, cuda, c++, UE5 et/ou Unity3D. Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l'innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l'issue de votre stage Un poste au coeur du plateau de Saclay, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Une participation aux transports en commun...
Durée (Mois):
5
CEA
31 oct., 2025
STAGE, Stage
Open-Set Object Detection Challenging Vlm To Understand Unknown Objects & Contexts H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Your missions within this internship are to: - Study state-of-the-art methods of Open Set Object Detection (OSOD) as well as Visual Language Models (VLM) in the context of Open World containing both known and unknown objects; - Design an object detector aware of the existence of the unknown, and able to describe the unknown by comparing it to or distinguishing it from what is known via certain characteristics that can be described textually; - Evaluate the proposed method on recent OSOD benchmarks and compare to the state of the art; - Challenge these methods by applying them to new contexts (e.g. aerial images, medical imaging); - If relevant, submit your contributions to an international conference or workshop for publication. Join CEA List and LVA as an intern to: - Work in one of the most innovative research organizations in the world, addressing societal challenges to build the world of tomorrow - Discover a rich ecosystem: privileged connections between the industrial and...
Students in their 5th year of studies (M2) - Computer vision skills - Machine learning skills (deep learning, VLM) - Python proficiency in a deep learning framework (especially PyTorch)
CEA
24 oct., 2025
STAGE, Stage
Hyperspectral Imager Implementation And Testing H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
Please view a better description on: https://kalisteo.cea.fr/index.php/offres-demploi/ CEA recently invented a new 3D hyperspectral imager for moving objects. This imager requires specific reconstruction code to operate. We have the theoretical formulation of the solution but still lack a proper implementation and testing. During this internship, you will develop code to exploit this imager for 3D reconstruction and spectral information extraction. You may have to propose improvements to the optical system. Reviewing existing literature on the subject Implementing the base 3D+spectral reconstruction code Producing scientific content (publications, patents, databases, etc.)
CEA
24 oct., 2025
STAGE, Stage
Object Model-Conditioned Image Detection And Segmentation H/F
CEA 48.7126483,2.1934657
See illustrations on: https://kalisteo.cea.fr/index.php/offres-demploi/ During this internship, you will investigate state of the art techniques for detection of objects in images when the CAD model of the object is available (CAD-conditioned detection). Indeed, most state of the art approaches start with an object-agnostic segmentation (using Meta's SAM for instance) followed by template matching. But this does not work in industrial contexts, where objects are not cars, dogs or other everyday classes easily distinguishable from the background. The internship will notably include: Reviewing existing literature on the subject Downloading and testing the best approaches identified Implementing existing approaches lacking proper open-source implementation Creating, implementing and benchmarking new approaches
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