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Stage - Deep Learning Scientist - Acoustics
Отличная возможность для студентов поработать в высокотехнологичном подразделении крупного концерна Safran. Интересные задачи на стыке физики и Deep Learning, сильная команда и хорошие бонусы для стажера (карта Swile, обучение).
Сложность вакансии
Позиция стажера требует серьезной математической базы и навыков работы с PyTorch/TensorFlow. Основная сложность заключается в необходимости проведения самостоятельных исследований (R&D) и работы со специфическими акустическими данными.
Анализ зарплаты
Для стажировок уровня M1/M2 в Париже в сфере Deep Learning рыночная компенсация обычно составляет от 1200 до 1600 евро в месяц. Safran как крупная компания обычно придерживается верхней границы этого диапазона или предлагает дополнительные льготы.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Deep Learning Scientist Internship (Acoustics) at Safran.AI. As a student currently pursuing my Master’s degree in Applied Mathematics and Computer Science, I have developed a solid foundation in Deep Learning and Signal Processing. My experience with Python and PyTorch, combined with a keen interest in state-of-the-art research, aligns perfectly with your team's mission to innovate in the field of acoustic signal analysis for defense and aerospace applications.
During my academic projects, I have explored various machine learning architectures and am particularly drawn to the challenge of applying these methods to complex audio data. I am impressed by Safran.AI's commitment to excellence and its role within the Safran group. I am eager to contribute to your exploratory research projects, from literature review to experimental implementation, and to learn from the talented multidisciplinary teams at your Paris office.
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Присоединяйтесь к Safran.AI и станьте частью команды, создающей будущее безопасности с помощью ИИ!
Описание вакансии
🌍 Qui sommes-nous ?
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.
😎 Votre mission, si vous l’acceptez
Vous rejoindrez l’équipe « signaux acoustiques » au sein du département IA. Utilisant compréhension du phénomène physique, traitement du signal sonore et méthodes deep learning state of the art, cette équipe a l’ambition de fournir une aide technologique aux opérateurs devant traiter d’importants volumes d’enregistrement sonores en un temps limité. Vous travaillerez ainsi sur des méthodes permettant de traiter des fichiers audios afin de détecter, classifier et identifier des bruits d’intérêt.
Vous aurez la charge d’un sujet deep learning exploratoire, de la revue de littérature à la mise en place de protocoles expérimentaux jusqu’à la réalisation des expériences et la communication des résultats au reste de l’équipe. Vous vous intégrerez ainsi dans un processus d’innovation et d’amélioration des méthodes actuelles de traitement de l’audio.
🎯 Votre profil
Requis :
→ Niveau M1 ou M2 dans un cursus de Mathématiques, Mathématiques appliquées ou Informatique.
→ Connaissances en Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning, Statistiques.
→ Expérience et autonomie en Python. Utilisation du framework pytorch ou tensorflow.
→ Intérêt pour la recherche récente en Deep Learning, Computer Vision et traitement de l’audio par Machine Learning.
→ Utilisation d’un environnement Linux.
Apprécié :
→ Connaissances en traitement du signal, en physique.
→ Maîtrise des outils et bonnes pratiques de code (GitHub, debugging, IDE).
→ Utilisation des services AWS (s3, EC2, ECR)
→ Capacité de synthèse, de rigueur et de pédagogie sur des sujets techniques.
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 !
💙Pourquoi rejoindre Safran.AI ?
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 !
💰Ce que nous offrons
→ Carte Swile (titre-restaurants)
→ Prise en charge du titre de transport à hauteur de 50%
→ Salle de sport et actions liées au bien-être au travail
→ Jeudis après-midi dédiés au développement des compétences avec au moins un intervenant de haut vol tous les deux mois !
💪 Notre process de recrutement
→ 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
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
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Навыки
- Git
- AWS
- Python
- Linux
- PyTorch
- Machine Learning
- Computer Vision
- Deep Learning
- TensorFlow
- Amazon EC2
- Amazon S3
- Mathematics
- Signal Processing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний в области обработки звука, необходимых для данной роли.
Как вы преобразуете временной аудиосигнал в формат, подходящий для обучения сверточной нейронной сети (CNN)?
Оценка опыта работы с основным инструментом разработки.
Расскажите о самом сложном проекте на PyTorch или TensorFlow: с какими проблемами в архитектуре сети вы столкнулись?
Проверка навыков исследовательской деятельности, указанных в описании вакансии.
Как вы подходите к изучению новой научной статьи (State-of-the-art) и переносу описанных в ней методов в код?
Важно понять, понимает ли кандидат физику процесса, а не только алгоритмы.
В чем разница между классификацией звуков и их локализацией в пространстве с точки зрения обработки сигналов?
Оценка владения инструментами командной разработки.
Опишите ваш типичный рабочий процесс в Git при работе над общим кодом.
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