Stage création d'environnements 3d à partir de données ign pour simulations avancées h/f

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 23,2 milliards d'Euros en 2023, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.

Safran est la 1ère entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2023 » du magazine TIME.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi Dans le domaine de la perception par ordinateur, les algorithmes nécessitent de grandes quantités de données diversifiées pour un apprentissage efficace et une performance robuste. Les données synthétiques représentent une solution innovante pour compléter les jeux de données réels, offrant la possibilité de générer de nombreux scénarios et variations à faible coût. Ces données permettent notamment de simuler des conditions variées qui seraient difficiles ou coûteuses à reproduire dans le monde réel.

Chez Safran, nous développons des algorithmes de perception avancés qui bénéficient grandement de ces environnements synthétiques. Le stage proposé vise à créer des environnements 3D complexes et variés en utilisant des données géographiques fournies par l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN), intégrant des images RGB, des données d'élévation et de segmentation sémantique. La diversité et la richesse de ces environnements 3D sont essentielles pour tester et entraîner nos algorithmes dans des situations variées, renforçant leur robustesse et leur précision.