CS25 - Stage - BAC+5 - Junior Data Scientist ADAS (F/H)

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Job Description

Contexte et environnement de travail

Le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle (IA) a rendu possible son application pratique dans de nombreux domaines. Les progrès opérés en matière d'IA ont considérablement accru le niveau d'automatisation des processus à travers les métiers. L’intelligence artificielle a naturellement trouvé son application dans le domaine automobile, particulièrement sur le sujet du véhicule autonome et des systèmes d’aide à la conduite (ADAS). Une fonction qui bénéficie de cette technologie est la perception de l’environnement. En effet, une majeure partie des systèmes de vision par ordinateur employés pour la perception de l’environnement repose sur des méthodes de détection et de reconnaissance automatique d’objets issues du monde de l’IA. Ces méthodes emploient une technique usuellement appelée apprentissage supervisé qui consiste à faire apprendre à la machine des schémas comportementaux à partir d’exemples contenus dans des bases de données annotées. Cela lui confère un pouvoir prédictif sur des données jamais vues dans la base de données utilisée pour son entrainement.

En préparant des bases de données qui contiennent une annotation des manœuvres réalisées par le véhicule à tout instant, il est possible d’étendre le champ d’application de l’apprentissage supervisé à la thématique de la prise de décision tactique de la conduite. Il serait donc possible de prédire si le véhicule va rester derrière un véhicule ou s’insérer dans la voie adjacente par exemple.

Ainsi, on pourrait envisager des modèles capables d’analyser les mesures des capteurs lors de la conduite, avec notamment la dynamique du véhicule et celle des véhicules environnants ainsi que les mesures sur le positionnement sur la route, pour prédire quelle est la manœuvre à effectuer selon le contexte. Cette fonctionnalité pourrait trouver de nombreuses applications dans des systèmes d’aide à la conduite et d’automatisation de la conduite, à l’exemple d’un système de suggestion de la manœuvre à effectuer ou dans un système de conduite autonome capable de prendre des décisions sur la manœuvre à choisir pour évoluer dans son environnement.

Au sein de l’ingénierie AMPERE du groupe Renault, vous serez rattachée/rattaché à l’équipe DIGITAL ADAS, chargée d’accompagner le développement des projets d’innovation des systèmes de conduite autonome et d’aide à la conduite (ADAS) en employant des méthodes centrée autour de la donnée.

Vous serez donc basée/basé sur le site du Technocentre à Guyancourt.

Par le biais de ce travail de stage nous souhaitons développer et comparer plusieurs approches basées sur du « machine learning » pour prédire les manœuvres qui seront réalisées par le véhicule (changement de voie, dépassement, Insertion, sortie d’autoroute etc…) en analysant les données temporelles des données de roulage

Vos missions 

A ce titre, vous serez en charge de :

• Réaliser une étude bibliographique sur le sujet de la prédiction de manœuvres d’un véhicule,
• Explorer les données et s’approprier les datasets existants,
• Analyser l’état de l’art et benchmark des modèles de machine learning pertinents pour ce cas d’usage,
• Préparer les données pour qu’elles puissent être utilisées par les modèles,
• Implémenter plusieurs modèles et approches permettant de répondre à la problématique,
• Evaluer les résultats de chaque approche et proposer une étude comparative,
• Présenter des résultats aux équipes concernées par le projet.

Qui êtes-vous ?

Vous préparez actuellement un BAC+5 de type diplôme d’Ingénieur ou Master universitaire en Data science. Vous recherchez un stage de 6 mois.

Vous avez une bonne connaissance théorique et une riche expérience pratique des techniques de manipulation de données et d'intelligence artificielle.

Des connaissances dans le domaine de l’automatique, de la robotique et des enjeux entourant le véhicule autonome sont appréciées.

Vous avez une bonne maîtrise de Python et des bibliothèques de l’écosystème de la science des données (comme Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch…).

Vous êtes familière/familier avec la méthodologie scientifique et possédez un bon esprit de synthèse.

Vous êtes reconnue/reconnu pour votre rigueur, organisation, esprit d'équipe, autonomie, esprit de synthèse et vous êtes passionnée/passionné par les nouvelles technologies.

Job Family

Contract Duration

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