QUI SOMMES-NOUS ?

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.

Nos engagements, vos avantages

• Une réussite commune portée par notre culture et excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
• Un package de rémunération attractif (épargne salariale, variable ou 13ième mois selon les postes, restaurant d’entreprise,…)
• La possibilité de développer vos compétences en continu grâce à nos parcours de formation et nos académies internes #ENTREPRISEAPPRENANTE
• Notre attention portée à votre équilibre personnel et professionnel (Accord télétravail, RTT, congés d’ancienneté, jours enfants malades, guide parentalité, crèches, CSE / ASC,… )
• Des communautés internes permettant de vous engager sur les sujets qui vous tiennent à cœur : innovation, diversité, environnement
• Un environnement inclusif et bienveillant où vous êtes accueilli et valorisé avec notre politique handi-accueillante, notre charte LGBT+, notre initiative #StOpe pour lutter contre le sexisme.

Acteur spatial mondialement reconnu dans les domaines des télécommunications, de la navigation, de l’observation de la terre, de l’exploration et de la réalisation d’infrastructures orbitales, Thales Alenia Space est une Joint-Venture entre les groupes Thales (67%) et Leonardo (33%).

QUI ÊTES-VOUS ?

En formation de niveau BAC+4/5 à dominante mathématiques appliquées/ physique, vous recherchez un stage d’une durée de 6 mois ?

Idéalement, vous maîtrisez python et vous disposez de bonnes connaissances en machine learning et en optique?

Vous savez faire preuve de rigueur, d’une bonne capacité d’analyse et de synthèse ?

Vous êtes force de proposition, doté d’un bon relationnel et faites preuve d’autonomie ?

Vous vous reconnaissez ? Alors vous avez de bonnes chances de vous épanouir dans nos équipes !

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE : 

                                                                                          

Sur le site de Cannes, au sein de la Direction de la Recherche, vous intégrerez l’équipe de recherche Math4Space composée de 7 ingénieurs de recherche.

L'imagerie satellitaire est principalement limitée par les distorsions provoquées par les éléments optiques composant le télescope. Ces aberrations optiques induites par le télescope doivent être caractérisées seulement à partir de la distribution d'intensité mesurée sur le capteur : on parle alors du problème de restitution de phase. La résolution de ce problème inverse est indispensable, que ce soit pour le réglage des télescopes, le post-traitement d’images, l’estimation de paramètres physiques, ou encore le design optique.

Le domaine a connu de nombreux développements, en particulier ces dernières années avec l’introduction de l’auto-différentiation qui permet, outre la reconstruction rapide et efficace des aberrations optiques, l’estimation de nombreux paramètres intervenant dans le modèle de formation des images. Néanmoins, les systèmes optiques embarqués dans des satellites d’observation peuvent souffrir de distorsions provoquées par les miroirs. Les aberrations optiques du télescope sont ainsi dépendantes du mode de polarisation de la lumière, ce qui entravent la bonne résolution numérique de la restitution de phase. Il est alors nécessaire d’estimer les aberrations optiques selon plusieurs plans de polarisation orthogonaux, ce qui est rendu numériquement accessible avec l’auto-différentiation.

L’objectif de ce stage est d’augmenter la restitution de phase par la prise en compte de la polarisation. La mise en œuvre numérique de problème permettra d’enrichir le modèle de formation des images et de déterminer l’intérêt pratique de ce nouveau levier pour les activités de Thales Alenia Space.

En nous rejoignant, vos principales missions seront les suivantes :

• Réaliser une bibliographie des algorithmes et protocoles expérimentaux de restitution de phase tirant parti de la polarisation ;
• Implémenter numériquement en python (Jax) la résolution du problème ;
• Déterminer dans quelle mesure il est nécessaire de tenir compte de la polarisation, à travers notamment des études de sensibilité et de performance.

Ce stage sera l’opportunité pour vous de travailler en équipe au sein d’une entreprise innovante, de valoriser les acquis académiques en environnement industriel et de développer de nouvelles compétences.

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales reconnait tous les talents, la diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !