Skip to main content
Publiez votre CV - Laissez les employeurs vous trouver

Emplois Sujet Thèse Deep Learning (91520 Égly)

Trier par : -
    • Vous avez de solides connaissances en Intelligence Artificielle (Deep learning, modèles de vision, architectures génératives) ainsi que de très bonnes capacités…
    • Master's degree (or equivalent) in computer science (machine learning, artificial intelligence), or related fields - Strong background in computer science,…
    • Recent developments in machine learning, particularly deep learning, have enabled the design of large-scale, robust foundation models [22] with strong…
    • Applicants should be motivated to work at the interface between multi-fidelity modeling and scientific machine learning, including topics such as representation…
    • OoD samples pose a challenge to DL models as they are not represented in the training data and can naturally arrive during deployment (i.e., a distribution…

  • Gagnez du temps

    Postulez avec un CV IndeedMettez à jour votre CV Indeed maintenant

Job Post Details

Thèse CIFRE - Scenario intelligence for ADAS validation F/H - job post

Renault Group
4.0/5 étoiles
Guyancourt (78)
Temps plein
Créez un compte Indeed avant de continuer sur le site web de l'entreprise.

Détails de l'emploi

Type de poste

  • Temps plein

Lieu

Guyancourt (78)

Description du poste

Company

AMPERE SOFTWARE TECHNOLOGY

Job Description

Contexte et environnement de travail
Dans un contexte en pleine mutation technologique, l’industrie automobile évolue rapidement vers la conduite autonome et le véhicule défini par logiciel (Software-Defined Vehicle). Cette transition s’accompagne de défis majeurs, tels que garantir la sécurité, maîtriser la complexité des environnements de conduite et gérer des volumes colossaux de données. Pour relever ces défis, le Groupe Renault via Ampere, place l'intelligence artificielle au cœur de sa stratégie et de sa performance pour le développement des systèmes d'aide à la conduite (ADAS) et de Navigation On Autopilot (NOA).
Parmi les initiatives visant à garantir la sécurité de ces systèmes, l'évaluation rigoureuse des modèles d'IA "end-to-end" et l'identification des scénarios de conduite atypiques ou critiques jouent un rôle crucial. C’est dans cette démarche d'innovation autour de la "Scenario Intelligence" que s’inscrivent ces travaux de thèse.
En intégrant l’Ingénierie du Groupe Renault, vous rejoignez un domaine à forts enjeux techniques, sécuritaires et économiques.

Vos missions
Ce sujet de thèse vise à concevoir des méthodes novatrices pour classifier les scénarios de conduite présents dans nos données de roulage et évaluer rigoureusement la couverture de nos bases de données (réelles ou synthétiques). Les approches développées devront exploiter les espaces latents (embeddings) issus de l'IA pour s'affranchir des limites du langage naturel, et s'appuyer sur des modèles génératifs (World Models) pour combler le manque de données critiques. L’enjeu de cette validation est double : garantir la sécurité de nos systèmes par des tests en boucle fermée sur des scénarios synthétisés, tout en minimisant les coûts d'acquisition de données et d'infrastructure de calcul.
Dans cet objectif, vous aurez notamment pour mission :
  • La réalisation de recherches bibliographiques en vue d’établir un état de l’art critique sur l'apprentissage de représentations (Representation Learning) appliqué à la conduite autonome.
  • La conception et l'entraînement d'une architecture d'encodage (espace latent) optimisée pour modéliser fidèlement les dynamiques routières.
  • L’évaluation expérimentale et le benchmarking de cette méthode sur les bases de données massives de Renault et sur des jeux de données publics de référence.
  • L'élaboration d'une stratégie de génération de scénarios manquants (edge cases) à l'aide de World Models.
  • La valorisation scientifique de vos travaux à travers la rédaction de brevets et de publications pour des conférences internationales et des journaux.

Votre profil
Vous êtes diplômé(e) d'un BAC+5 (Master universitaire ou école d’ingénieur) avec une spécialisation en Informatique, Machine Learning ou Mathématiques Appliquées. Vous avez de solides connaissances en Intelligence Artificielle (Deep learning, modèles de vision, architectures génératives) ainsi que de très bonnes capacités de développement en Python et d’intégration de code tiers. Des connaissances sur la validation des systèmes embarqués ou la conduite autonome seraient un plus.
Vous êtes autonome, rigoureux(se) et organisé(e). Vous appréciez la recherche algorithmique et êtes doté(e) de compétences rédactionnelles et de synthèse. Vous vous démarquez par votre motivation, votre curiosité face aux défis scientifiques complexes et votre capacité à être force de proposition. Vous êtes doté(e) d'un bon relationnel, communiquez aisément, et savez travailler en équipe (partage à 50% entre l'entreprise et le laboratoire).
Votre niveau d'anglais est un atout indispensable afin d'évoluer dans la recherche scientifique (rédaction, conférences) et dans un contexte multiculturel au sein de Renault Group.

Job Family

Transverse

Contract Duration

36 months

Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.
We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.

In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future.

By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy .

Permettez aux employeurs de vous trouver.Téléchargez votre CV