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. 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. 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. 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 :
Recherche bibliographique des algorithmes de la correction des distorsions liées à la vitesse
Implémentation / tests et benchmark des méthodes choisies
Implémentation, tests et benchmark des méthodes choisies
L'objectif de ce stage est donc de comprendre les limites imposées par la vitesse aux capteurs optiques et les moyens d'améliorer ces contraintes.
Environnement technique : Simulateur de train, Carla, ROS/ROS2, Python, C++
De formation Bac +5 (Master 2 ou 5ème année d’ingénieur) en robotique/mécatronique.
Autonome, rigoureux(se), vous possédez d’ un excellent esprit d'analyse et de synthèse, de bonnes capacités de rédaction et vous aimez travailler en équipe. Vous êtes agile et polyvalent sur les missions qui seront proposées.
Langues : Anglais B2
Compétences particulières : Deep learning, Computer vision, systèmes embarqués
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