Stage – Ingénieur(e) Robotique - Etude/correction de distorsions due aux mouvements dans les images pour les applications de trains autonomes F/H

Le 14 novembre

Critères de l'offre

  • Ingénieur en robotique (H/F)
  • Montigny-le-Bretonneux (78)
  • Stage
  • Temps Plein
  • Secteur : Industries Mécaniques

L'entreprise : Expleo

Acteur mondial de l'ingénierie, de la technologie et du conseil, Expleo accompagne des entreprises reconnues dans leur innovation afin d'accélérer leur réussite.

Nous nous appuyons sur plus de 40 ans d'expérience dans le développement de produits complexes, l'optimisation des processus de fabrication et la performance des systèmes d'information. Notre expérience sectorielle nous permet d'apporter à nos clients une expertise approfondie propre à stimuler l'innovation à chaque étape de la chaîne de valeur. Le groupe réalise un chiffre d'affaires annuel d'un milliard d'euros.

Expleo est un groupe responsable qui s'engage à placer l'éthique et la diversité au centre de ses pratiques, ainsi qu'à œuvrer pour une société plus durable et plus sûre.

Chez Expleo, épanouissez-vous au cœur d'une communauté de 17 000 collaborateurs hautement qualifiés qui fournissent des solutions à forte valeur ajoutée dans 30 pays.

Notre politique de recrutement est engagée en faveur de l'intégration et du maintien dans l'emploi des personnes en situation de handicap.

Description du poste

En savoir plus:

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Soyez vous-même.

Devenez qui vous voulez.

Acteur mondial de l'ingénierie, de la technologie et du conseil, Expleo accompagne des entreprises reconnues dans leur innovation afin d'accélérer leur réussite.

Nous nous appuyons sur plus de 40 ans d'expérience dans le développement de produits complexes, l'optimisation des processus de fabrication et la performance des systèmes d'information. Notre expérience sectorielle nous permet d'apporter à nos clients une expertise approfondie propre à stimuler l'innovation à chaque étape de la chaîne de valeur. Le groupe réalise un chiffre d'affaires annuel de plus d'un milliard d'euros.

Expleo est un groupe responsable qui s'engage à placer l'éthique et la diversité au centre de ses pratiques, ainsi qu'à œuvrer pour une société plus durable et plus sûre.

Chez Expleo, épanouissez-vous au cœur d'une communauté de 19 000 collaborateurs hautement qualifiés qui fournissent des solutions à forte valeur ajoutée dans 30 pays.

A compétences égales, une attention particulière sera accordée aux candidatures des travailleurs handicapés et autres bénéficiaires de l'obligation d'emploi de l'article L. 5212-2 du code du travail. »

Intégré à nos équipes, vous réaliserez diverses missions de conseil et d'accompagnement auprès de nos clients.

Pourquoi nous rejoindre ?

  • Un accompagnement technique sur le terrain
  • Des formations continues via nos experts techniques
  • Des valeurs humaines entre nos collaborateurs
  • La diversité de nos équipes
  • Une montée en compétences tout au long de sa carrière
  • Travailler sur des projets de grandes ampleurs

Quel est votre projet ?

Intégré(e) aux équipes EES en R&D d'Expleo, vous interviendrez en tant qu'ingénieur(e) stagiaire en robotique dans le cadre du développement du système de perception et localisation destiné aux trains autonomes.

Dans ce cadre, vous participerez à l'ensemble des activités de recherche et développement pour l'étude et la correction des distorsions d'images dans les modules de perception et de localisation. L'idée est d'utiliser le Deep learning et les méthodes classiques pour améliorer les images déformées en tant que pré-traitement des autres modules. Ce travail sera fait principalement sur simulateur, avec possibilité de tests en conditions réels.

Rattaché(e) à un tuteur(trice), vous serez suivi(e) et conseillé(e) tout au long de votre mission pour vous assurer une immersion à la fois technique, projet et collectif.

Votre rôle dans ce projet :

Vos principales missions seront de :

  • Recherche bibliographique des algorithmes de la correction des distorsions liées à la vitesse
  • Implémentation / tests et benchmark des méthodes choisies
  • Étude des limites des capteurs et des algorithmes en fonction de la vitesse et de l'environnement