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AI-Powered Job Summary
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Safran.AI (anciennement Preligens), est une filiale de Safran Electronics & Defense qui propose des solutions dâintelligence artificielle pour analyser les images satellite Ă haute rĂ©solution, les flux vidĂ©os FMV (full motion video) et les signaux acoustiques. Nos solutions sont dĂ©ployĂ©es au service de lâaĂ©ronautique, la dĂ©fense et les applications gouvernementales.
Notre sociĂ©tĂ© dĂ©veloppe depuis 2016 des algorithmes et logiciels complexes permettant dâanalyser, de dĂ©tecter et dâidentifier automatiquement des objets prĂ©sentant un intĂ©rĂȘt militaire, Ă partir de donnĂ©es dâorigine commerciale ou gouvernementale.
Depuis son intĂ©gration Ă Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue Ă©galement Ă la transformation du groupe, en appliquant les solutions dâIA aux domaines de lâindustrie 4.0. Ă titre dâexemple, lâanalyse dâimages automatisĂ©e par lâIA peut assister les contrĂŽleurs en charge de lâinspection de piĂšces critiques en les aidant Ă dĂ©tecter les anomalies Ă©ventuelles Ă partir de clichĂ©s numĂ©riques.
Chez Safran.AI, l'innovation et la crĂ©ation d'un monde plus sĂ»r sont au cĆur de notre ADN. En nous rejoignant, vous travaillerez avec des Ă©quipes passionnĂ©es et pluridisciplinaires (ingĂ©nieurs, chercheurs, dĂ©veloppeursâŠ) parmi les plus talentueux du secteur, tous animĂ©s par une passion commune pour l'excellence technologique. Nous offrons un environnement de travail stimulant, oĂč la crĂ©ativitĂ© et la prise d'initiative sont encouragĂ©es, et oĂč chaque idĂ©e compte.
đ Votre mission, si vous lâacceptez
Vous rejoindrez l'Ă©quipe SAI, basĂ©e Ă Massy, spĂ©cialisĂ©e dans le traitement dâimages, la vision par ordinateur et lâintelligence artificielle. Cette Ă©quipe constitue une antenne de Safran AI au sein de Safran Electronics & Defense, leader mondial des systĂšmes embarquĂ©s et des solutions critiques pour lâaĂ©ronautique et la dĂ©fense. Lâinnovation en traitement dâimages et en intelligence artificielle occupe une place centrale dans lâamĂ©lioration des systĂšmes embarquĂ©s de perception (par exemple : vision assistĂ©e pour drones, aĂ©ronautique, surveillance, etc.). Ces applications nĂ©cessitent des solutions performantes, robustes et Ă©conomes en ressources, afin de rĂ©pondre aux contraintes strictes de lâembarquĂ©.
Les rĂ©seaux de neurones profonds de vision par ordinateur (CNN, ViT, etc.) atteignent aujourdâhui des performances remarquables en classification dâimages. Cependant, leur capacitĂ© Ă gĂ©nĂ©raliser hors du domaine dâentraĂźnement (changement de style visuel, conditions de capture diffĂ©rentes, nouveaux jeux de donnĂ©es) demeure limitĂ©e.
Une piste pour amĂ©liorer cette robustesse peut Ă©ventuellement consister Ă contraindre lâespace latent des reprĂ©sentations Ă lâaide de mĂ©thodes de quantification vectorielle (VQ). En particulier, les approches Ă base de codebooks de motifs visuels (VQ-VAE, dVAE, SoftVQ, RQ-VAE) permettent de tokeniser les images en sĂ©quences discrĂštes, similaires Ă des Ă©lĂ©ments linguistiques pour le texte. Ces reprĂ©sentations discrĂštes ont montrĂ© leur efficacitĂ© dans des modĂšles de prĂ©-entraĂźnement (ex. BEiT, dVAE dans DALL·E).
En parallÚle, les Joint Embedding Predictive Architectures (JEPA) ouvrent de nouvelles perspectives pour apprendre des représentations abstraites, moins sensibles aux détails de bas niveau et plus transférables entre domaines.
Lâobjectif du stage est dâexplorer comment lâusage dâun codebook partagĂ© (appris conjointement sur les donnĂ©es sources et cibles non annotĂ©es) peut :
- AmĂ©liorer la gĂ©nĂ©ralisation de domaine en classification dâimages
- Favoriser lâinvariance aux variations de bas niveau (bruit, style, capteur)
- Ăventuellement combiner la discrĂ©tisation Ă des approches de type JEPA pour obtenir des reprĂ©sentations discrĂštes mais prĂ©dictives
â Vous ĂȘtes Ă©tudiant en derniĂšre annĂ©e de Master ou d'Ă©cole d'ingĂ©nieur, spĂ©cialisĂ© en intelligence artificielle (vision par ordinateur, ou traitement du langage naturel)
â Vous maĂźtrisez les rĂ©seaux de neurones profonds (DNN)
â Vous avez de lâexpĂ©rience avec des frameworks de deep learning comme PyTorch ou TensorFlow
â Vous prĂ©sentez une curiositĂ© intellectuelle et avez le goĂ»t pour la recherche
â Vous disposez d'excellentes bases en MathĂ©matiques appliquĂ©es, Machine Learning, IA
â Vous avez une forte motivation pour le ML appliquĂ©e Ă la vision
Si vous ne remplissez pas 100% des critĂšres ci-dessus, pas de panique, vous pouvez nous indiquer les raisons pour lesquelles vous pensez tout de mĂȘme ĂȘtre un bon candidat pour ce rĂŽle !
đPourquoi rejoindre Safran.AI ?
Rejoindre Safran.AI, câest rejoindre une entreprise de passionnĂ©s, pionniĂšre dans son domaine pour travailler sur des technologies innovantes et rĂ©soudre des problĂ©matiques techniques complexes Ă lâĂ©tat de lâart. Notre volontĂ© de placer lâhumain au cĆur de nos activitĂ©s se traduit par un fort esprit dâĂ©quipe et dâentraide.
Rejoignez-nous et crĂ©ez aujourdâhui la sĂ©curitĂ© de demain !
đ°Ce que nous offrons
â Carte Swile (titre-restaurants)
â Prise en charge du titre de transport Ă hauteur de 50%
â Salle de sport et actions liĂ©es au bien-ĂȘtre au travail
â Jeudis aprĂšs-midi dĂ©diĂ©s au dĂ©veloppement des compĂ©tences avec au moins un intervenant de haut vol tous les deux mois !
đȘ Notre process de recrutement
â Un Ă©change de 45 minutes avec un recruteur pour en apprendre plus sur vous, vos attentes et vous donner plus de dĂ©tails sur la vie chez Safran.AI
â Un Ă©change de 45 minutes avec votre futur manager ou une personne de son Ă©quipe afin de vous permettre dĂšs le dĂ©but de rencontrer vos futurs collaborateurs et de rentrer dans la technique de votre mĂ©tier !
â RĂ©alisation dâun cas pratique que vous serez invitĂ©(e) Ă prĂ©senter Ă un panel composĂ© de votre futur manager ainsi que dâun ou deux pairs
Notre process de recrutement dure gĂ©nĂ©ralement entre 20 et 30 jours selon vos disponibilitĂ©s. En cas de deadlines serrĂ©es, nous savons aussi mettre le turbo pour ne pas vous faire attendre ! đ
Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap
Safran.AI sâengage Ă traiter chaque candidature de maniĂšre objective et inclusive
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
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