Stage - Perception Pour Véhicule Autonome - Radar (h/f)

Valeo, entreprise technologique, partenaire de tous les constructeurs automobiles et des nouveaux acteurs de la mobilité, œuvre pour une mobilité plus propre, plus sûre et plus intelligente, grâce à ses innovations. Valeo dispose d’un leadership technologique et industriel dans l’électrification, les aides à la conduite, la réinvention de la vie à bord et l'éclairage à l’intérieur et à l’extérieur du véhicule. Ces quatre domaines, essentiels à la transformation de la mobilité, sont les vecteurs de croissance du Groupe.
Valeo en chiffres: 21.5 milliards d'euros de chiffre d'affaires en 2024 | 106 100 employés, 28 pays, 155 sites de production, 64 centres de recherche et développement et 19 plateformes de distribution au 28 février 2025. Valeo est cotée à la Bourse de Paris.

Nous recrutons un(e) Stagiaire Recherche en Intelligence Artificielle (F/H) pour rejoindre nos équipes de R&D et travailler sur les modules de perception d'un véhicule autonome, basé sur les radars.

Vos missions ~

• Contribuer au développement d'un véhicule autonome capable de naviguer dans diverses conditions, telles que les routes urbaines, les autoroutes à grande vitesse et les parkings.

• L'enrichissement de notre module de perception BEV (bird’s eye view) existant, basé sur des caméras, avec des données radar supplémentaires, afin d'accroître la complémentarité des capteurs et d'étendre la portée de détection.

• Développer un module d'apprentissage profond capable de traiter les données radar (par ex. [1]), ainsi qu'un module de fusion combinant les caractéristiques de la caméra et celles du radar (par ex. [2]).

• Utilisation des nombreux jeux de données open-source existants disponibles à cette fin (par ex. [3]), et des jeux de données propriétaires de Valeo.

• Démonstration en temps réel de la solution mise en œuvre sur un véhicule d'essai réel est attendue.
  
  

À propos de vous ~

Vous devez être compétent(e) ou très intéressé(e) par l'apprentissage des technologies suivantes ~

• Le langage informatique Python et les bibliothèques courantes comme PyTorch, scikit-learn, OpenCV

• Connaissance des méthodes courantes d'apprentissage profond (Deep Learning), Yolo, CNNs, Transformers

• Git, Docker, familiarité avec Linux

• 
  Position~
  
  R&D Trainee/Apprentice/VIE
  
  Département~
  
  Software Engineering
  
  Schedule~
  
  Temps plein
  
  Employee Status~
  
  Stagiaire (Fixed Term) (Trainee)
  
  Type de contrat~
  
  Stagiaire rémunéré