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Stage - Perception pour Véhicule Autonome - Radar (F/H)

Valeo
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Location
Créteil, France
Time
Full-time
Work Mode
Not disclosed
Salary
Trainee paid
Visa Help
Not disclosed
Last Verified
1 month ago

Education

  • Bachelor

Skills & Qualifications

Technical Skills

  • Python
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • OpenCV
  • Deep Learning
  • Yolo
  • CNNs
  • Transformers
  • Git
  • Docker
  • Linux
  • Radar
  • BEV (bird's eye view)

Soft Skills

  • travail d'équipe
  • communication
  • résolution de problèmes

Job Description

Rejoignez la révolution technologique du véhicule autonome et connecté au sein de Valeo ! Leader mondial des aides à la conduite, Valeo réinvente la vie à bord du véhicule et révolutionne l’expérience de conduite. Des solutions de connectivité et de commande intérieure aux systèmes de détection, la division Valeo Brain du Groupe vise à rendre la mobilité plus sûre et plus intuitive. Le Valeo Mobility Tech Center basé à Créteil (94) est le siège de la Division Valeo Brain . Ce centre de Recherche & Développement regroupe 1180 collaborateurs autour de la conception de systèmes avancés d’assistance à la conduite (ADAS), de solutions de connectivité, d’interfaces homme machine et de systèmes de surveillance de l’habitacle. Nous recrutons un(e) Stagiaire Recherche en Intelligence Artificielle (F/H) pour rejoindre nos équipes de R&D et travailler sur les modules de perception d'un véhicule autonome, basé sur les radars. Vos missions : * Contribuer au développement d'un véhicule autonome capable de naviguer dans diverses conditions, telles que les routes urbaines, les autoroutes à grande vitesse et les parkings. * L'enrichissement de notre module de perception BEV (bird’s eye view) existant, basé sur des caméras, avec des données radar supplémentaires, afin d'accroître la complémentarité des capteurs et d'étendre la portée de détection. * Développer un module d'apprentissage profond capable de traiter les données radar (par ex. [1]), ainsi qu'un module de fusion combinant les caractéristiques de la caméra et celles du radar (par ex. [2]). * Utilisation des nombreux jeux de données open-source existants disponibles à cette fin (par ex. [3]), et des jeux de données propriétaires de Valeo. * Démonstration en temps réel de la solution mise en œuvre sur un véhicule d’essai réel est attendue.

Requirements

  • Python
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • OpenCV
  • Deep Learning
  • Yolo
  • CNNs
  • Transformers
  • Git
  • Docker
  • Linux

Related Field

  • AI & Machine Learning

Related Subfield

  • Deep Learning
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