Deep Learning Scientist - Acoustics (H/F)

  

Safran.AI (anciennement Preligens), est une filiale de Safran Electronics & Defense qui propose des solutions d’intelligence artificielle pour analyser les images satellite à haute résolution, les flux vidéos FMV (full motion video) et les signaux acoustiques. Nos solutions sont déployées au service de l’aéronautique, la défense et les applications gouvernementales. 

Notre société développe depuis 2016 des algorithmes et logiciels complexes permettant d’analyser, de détecter et d’identifier automatiquement des objets présentant un intérêt militaire, à partir de données d’origine commerciale ou gouvernementale. 

 

Depuis son intégration à Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue également à la transformation du groupe, en appliquant les solutions d’IA aux domaines de l’industrie 4.0. À titre d’exemple, l’analyse d’images automatisée par l’IA peut assister les contrôleurs en charge de l’inspection de pièces critiques en les aidant à détecter les anomalies éventuelles à partir de clichés numériques. 

 

Chez Safran.AI, l'innovation et la création d'un monde plus sûr sont au cœur de notre ADN. En nous rejoignant, vous travaillerez avec des équipes passionnées et pluridisciplinaires (ingénieurs, chercheurs, développeurs…) parmi les plus talentueux du secteur, tous animés par une passion commune pour l'excellence technologique. Nous offrons un environnement de travail stimulant, où la créativité et la prise d'initiative sont encouragées, et où chaque idée compte. 

 

  

Vous rejoindrez l'équipe « détecteur acoustique » afin de participer au développement de solutions innovantes de traitement du signal acoustique et de détection d’événements. Vous travaillerez sur l’exploration de nouvelles méthodes IA permettant de tirer profit des données annotées et non annotées disponibles, et prendrez part à l’intégralité du développement du détecteur, de la revue de l’état de l’art à la mise en production.

L’équipe « IA acoustique » s’inscrit dans un projet ambitieux, réalisant depuis plusieurs années détecteurs et environnement logiciel afin de les mettre en œuvre. Vous serez ainsi amenés à travailler avec les équipes logiciel et annotation afin de garantir la cohérence des efforts.

Des déplacements chez le client seront effectués, à raison de deux à quatre jours par mois en moyenne.

Dans vos activités, vous devrez :

→ Explorer des méthodes innovantes d’apprentissage profond appliquées au domaine acoustique ;

→ Proposer des protocoles d’évaluation des méthodes envisagées afin de produire des résultats significatifs et reproductibles ;

→ Utiliser nos outils IA internes afin de mettre en œuvre ces protocoles expérimentaux et identifier les approches les plus prometteuses ;

→ Contribuer à la codebase interne au travers de d’ajout de nouvelles fonctionnalités, d’améliorations itératives et de relecture des contributions proposées par les autres collaborateurs ;

→ Analyser les données annotées et non annotées disponibles afin de proposer des pistes pour les exploiter au mieux ;

→ Garder un haut niveau d’exigence afin de garantir la performance, la robustesse et la traçabilité des détecteurs livrés ;

→ Participer à des ateliers conjointement avec des experts métier afin de faire l’interface entre les besoins et les solutions proposées par l’IA.

 

Prérequis:

→ Formation de niveau Bac+5 (Master, Ingénieur) en Computer Science, Machine Learning, Data Science ou assimilée.

→ Formation en Computer Vision.

→ Connaissance pratique en Python 3.12+

→ Utilisation pratique d’un framework de Deep Learning (Pytorch, Tensorflow).

→ Expérience de travail en entreprise sur un projet IA/Machine Learning.

→ Fort intérêt et connaissance de méthodes récentes de traitement du signal acoustique/traitement d’images par IA.

→ Familiarité avec l’environnement Linux.

Qualités recherchées:

→ Connaissance des bonnes pratiques de programmation (Orienté Objet, philosophie Python, documentation).

→ Utilisation d’outils de programmation (Git, outils de debugging, CI/CD).

→ Connaissance/utilisation de Docker/Podman.

→ Compréhension physique du signal acoustique/traitement du signal.

Si vous ne remplissez pas 100% des critères ci-dessus, pas de panique, vous pouvez nous indiquer les raisons pour lesquelles vous pensez tout de même être un bon candidat pour ce rôle ! 

  

  

Rejoindre Safran.AI, c’est rejoindre une entreprise de passionnés, pionnière dans son domaine pour travailler sur des technologies innovantes et résoudre des problématiques techniques complexes à l’état de l’art. Notre volonté de placer l’humain au cœur de nos activités se traduit par un fort esprit d’équipe et d’entraide. 

 

Rejoignez-nous et créez aujourd’hui la sécurité de demain ! 

  

  

→ Environnement remote-friendly avec jusqu’à trois jours de télétravail par semaine. 

→ Jeudis après-midi dédiés au développement des compétences avec au moins un intervenant de haut vol tous les deux mois ! 

→ Un salaire compétitif et équitable dans l’organisation. 

→ Un minimum de 33 jours de congés par an. 

→ Congé second parent égal au congé post-naissance (10 semaines pour le premier enfant). 

→ Programmes de développement professionnels et personnels sur-mesure. 

  

  

→ Un échange de 45 minutes avec un recruteur pour en apprendre plus sur vous, vos attentes et vous donner plus de détails sur la vie chez Safran.AI 

→ Un échange de 45 minutes avec votre futur manager ou une personne de son équipe afin de vous permettre dès le début de rencontrer vos futurs collaborateurs et de rentrer dans la technique de votre métier ! 

→ Réalisation d’un cas pratique que vous serez invité(e) à présenter à un panel composé de votre futur manager ainsi que d’un ou deux pairs 

→ Un entretien avec le Vice-Président de l’organisation que vous rejoindrez 

Notre process de recrutement dure généralement entre 20 et 30 jours selon vos disponibilités. En cas de deadlines serrées, nous savons aussi mettre le turbo pour ne pas vous faire attendre ! 🚀

Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap

Safran.AI s’engage à traiter chaque candidature de manière objective et inclusive