Safran développe des moteurs, équipements et aménagements aéronautiques, ainsi que des systèmes pour la défense et l’accès à l’espace.
STAGE - Data Scientist Computer Vision pour l'inspection endoscopique des moteurs aéronautiques F/H
Am I a fit — voir ma compatibilitéSafran recherche un stagiaire de fin d’études en Data Science et Computer Vision pour développer des algorithmes d’inspection endoscopique de moteurs aéronautiques à Montereau-sur-le-Jard. Le stage porte notamment sur la détection, la classification et le suivi d’anomalies dans des images et vidéos, avec des modèles de Deep Learning. Le profil recherché suit une formation Bac+5 et maîtrise Python ainsi que PyTorch ou TensorFlow.
- Niveau : Stage / alternance
- Formation : Bac +5
- Machine Learning
-
Python
-
numpy
- scipy
-
pandas
-
scikit-learn
- matplotlib
- plotly
- seaborn
- jupyter notebooks
- Deep Learning
-
PyTorch
-
TensorFlow
- Computer Vision
- Object Detection
- Segmentation
- Vision Transformers
- Anomaly Detection
- Few-Shot Learning
Repères sur Safran
- Domaine officiel
- safran-group.com
- Offres ouvertes
- 196
Détails de l’offre
La description complète publiée par Safran.
Description de l’offre
Mission Et si vous rejoigniez le vol à destination de Safran Aircraft Engines ? ✈ 1.
Contexte du poste
Au sein de Safran Aircraft Engines, la Direction Support et Services a pour mission d'assurer la satisfaction des clients et la profitabilité des activités. Elle compte ainsi une pluralité de métiers qui gèrent la relation client, le suivi du comportement des produits en service et l'élaboration d'actions correctives permettant d'optimiser le coût d'exploitation de plus de 20 000 moteurs. Dans le cadre de la maintenance des moteurs aéronautiques, des inspections visuelles internes sont régulièrement réalisées à l'aide de systèmes endoscopiques.
Ces inspections permettent d'observer des composants critiques tels que les aubes de turbine, les compresseurs ou encore les chambres de combustion afin d'identifier d'éventuelles indications comme des impacts, fissures, corrosion, etc... L'analyse de ces vidéos est faite aujourd'hui par des inspecteurs. L'exploitation des avancées récentes en Computer Vision et en Deep Learning ouvre de nouvelles perspectives pour assister ces spécialistes dans la détection automatique et la qualification des indications observées.
Dans ce contexte, nous recherchons un.e stagiaire de fin d'études pour contribuer au développement d'algorithmes de vision par ordinateur appliqués à l'inspection des moteurs aéronautiques. 2.
Missions du stage
L'objectif du stage est de développer et évaluer des solutions basées sur l'IA permettant :
- La détection automatique d'indications sur des images et vidéos d'inspection endoscopique.
- La localisation précise des zones d'intérêt sur les composants inspectés.
- La réduction du temps d'analyse des inspections par les experts.
- L'amélioration de la robustesse et de la répétabilité de la détection. Selon l'avancement du projet, les travaux pourront également inclure :
- La classification des indications selon leur nature.
- Le suivi d'une indication au fil de la vidéo.
- L'estimation du niveau de sévérité des indications détectées. Pourquoi ce stage ? Impact réel : Vos travaux contribueront directement à l'optimisation des coûts de maintenance et à l'amélioration des performances de nos moteurs. Technologie de pointe : Plongez dans l'univers fascinant de l'IA appliquée à l'industrie aéronautique. Développement professionnel : Développez des solutions IA appliquées à des problématiques critiques de l'industrie aéronautique. Collaborez avec des experts métier, ingénieurs et intégrez une équipe de Data scientists. Profil Vous êtes étudiant.e en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2, avec une composante majeure en Data Science.
Compétences techniques
Bonne connaissance du Machine Learning : théorie et pratique.
- Python : numpy, scipy, pandas, scikit-learn, visualisation de données (matplotlib, plotly, seaborn), jupyter notebooks.
- Deep Learning : maîtrise de PyTorch ou TensorFlow.
- Utilisation du Deep Learning en contexte professionnel, ou lors de projets scolaires/personnels approfondis. Qualités recherchées
- Intérêt ou première expérience en analyse d'image.
- Esprit d'analyse, de synthèse, d'autonomie, de pro-activité.
- Goût pour le travail en équipe, curiosité.
- Intérêt pour les applications industrielles de l'IA, notamment dans le domaine de l'aéronautique. Informations complémentaires Les principales composantes du stage sont :
- Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning pour la détection d'objets et d'anomalies.
- Évaluer différentes approches de Computer Vision : Object Detection, Segmentation, Vision Transformers, Anomaly Detection / Few-Shot Learning
- Mettre en œuvre des stratégies de traitement vidéo.
- Définir les métriques de performance adaptées au cas d'usage.
- Maîtrise du traitement de données de bout-en-bout : acheminement, pré-traitement, entraînement de modèles, visualisation des résultats
- Prototypage, développement et validation de solutions IA en contexte industriel Formation BAC+5 Expérience Jeune diplômé-e/Première expérience Langues
- Français (Bilingue)
- Anglais (Courant)
Prérequis
- Intérêt ou première expérience en analyse d'image
- Esprit d'analyse
- Esprit de synthèse
- Autonomie
- Pro-activité
- Goût pour le travail en équipe
- Curiosité
Avantages mentionnés
- Impact réel
- Technologie de pointe
- Développement professionnel
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