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CLEARSY
EVALUER LES ATOUTS DU MACHINE LEARNING POUR TRAITER DES DONNEES F/H

EVALUER LES ATOUTS DU MACHINE LEARNING POUR TRAITER DES DONNEES F/H

Hybrid

Aix-en-provence, France

Internship

12-01-2026

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Skills

C/C++ Machine Learning C++

Job Specifications

EVALUER LES ATOUTS DU MACHINE LEARNING POUR TRAITER DES DONNEES PROVENANT DE CAPTEUR LIDAR

Objectif du stage : Certains systèmes de CLEARSY utilisent en temps réel des capteurs Lidar pour réaliser des fonctionnalités de sécurité (Détection d’individu, détection de train). Dans les versions actuelles de nos systèmes, le traitement de ces données est effectué grâce à des algorithmes réalisés traditionnellement en C/C++. Nous aimerions expérimenter des technologies basées sur du Machine Learning pour traiter ces données.

Nous possédons beaucoup de données provenant des systèmes en exploitation depuis des années et les algorithmes correspondants. Durant le stage, il faudra utiliser ces données pour entrainer un ou plusieurs modèles et comparer les résultats avec les algorithmes existants.

L’objectif serait à terme de déployer des modèles entrainés dans des systèmes de sécurité. Un des objectifs principaux du stage sera d’évaluer la faisabilité technique de cette solution et notamment les aspects suivants :

Quantité de données nécessaire pour l’entrainement,
Méthodologie(s) à mettre en œuvre pour l’entrainement/l’annotation des données,
Performances nécessaires des unités de traitement pour l’exécution de ce modèle en temps réels
Intégration de ces modèles dans des systèmes de sécurité.

Livrables attendus :

Un ou plusieurs modèles entrainés
Un rapport des performances des modèles entrainés
Un rapport de faisabilité technique

Profil recherché
Compétences recherchées :

Intelligence artificielle/Machine Learning/Machine vision
Capteurs de type Lidar
Safety
C++ et Qt
Rigueur, autonomie, force de proposition
Bonnes capacités d’expression écrite et orale

About the Company

CLEARSY specializes in designing safety critical systems. From design to commissioning, we develop SIL1 to SIL4 certified systems. Our expertise includes data validation, system verification and safety demonstration. Also we promote the formal B method that has the potential to disrupt safety critical system development. CLEARSY proposes solutions to increase passenger flow and safety of the busiest commuter lines, improve train operation safety, reduce costs incurred by safety system development and verify safety critical... Know more