L’Institut de Recherche Technologique (IRT) Saint Exupéry est un accélérateur de science, de recherche technologique et de transfert vers les industries de l’aéronautique et du spatial pour le développement de solutions innovantes sûres, robustes, certifiables et durables.
Nous proposons sur nos sites de Toulouse, Bordeaux, Sophia Antipolis et Montréal un environnement collaboratif intégré composé d’ingénieurs, chercheurs, experts et doctorants issus des milieux industriels et académiques pour des projets de recherche et des prestations de R&T adossés à des plateformes technologiques autour de 4 axes : les technologies de fabrication avancées, les technologies plus vertes, les méthodes & outils pour le développement des systèmes complexes et les technologies intelligentes.
Nos technologies développées répondent aux besoins de l'industrie, en intégrant les résultats de la recherche académique.
Le site de Sophia
Créé en 2017 pour accompagner le développement de l’IRT Saint Exupéry, notre site de Sophia Antipolis abrite une trentaine de collaborateurs spécialisés dans les technologies intelligentes au cœur d'un des principaux pôles d'innovation en Europe.
Nous disposons de 2 autres sites : Toulouse (siège social), Bordeaux.
3 raisons de nous rejoindre :
Prendre part à des projets de recherche innovants, au service de la recherche technologique française et au profit de l'industrie implantée sur le territoire national et européen.
Vivre sa passion pour la technologie, se donner la liberté d’innover et développant son esprit pionnier et d’équipe
Evoluer dans un environnement collaboratif et multiculturel, en travaillant aux côtés des collaborateurs issus de la recherche académique ou de l’industrie : chercheurs, doctorants, ingénieurs, techniciens, etc.
Ce que nous vous proposons :
Une mutuelle avantageuse
Un CSE dynamique et vivant proposant des activités
Rejoindre un institut engagé (Gender Equality Plan)
La prise en charge d’une partie de vos déplacements verts (transports en commun et vélo)
Un accord télétravail vous donnant la possibilité de télétravailler jusqu’à 2 jours par semaine
Visitez en 360° nos plateformes technologiques sur Toulouse : https://storage.net-fs.com/hosting/6834310/4/
L'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique dans les satellites d'observation de la Terre offre de nombreux avantages, tels que la réduction de la bande passante, du stockage de données et du temps de réponse. Cependant, les données vues opérationnellement par les satellites sont souvent différentes de celles utilisées lors de leur entraînement initial, à cause de la diversité des scènes observées, de l’effet des saisons ou du vieillissement des capteurs par exemple.
Le post-doc, d’une durée 18 mois, aura pour objectif de développer des méthodes qui répondent à ce problème en permettant une mise à jour efficace des modèles d'IA tout au long de la durée de vie des systèmes satellitaires. Deux domaines clés d'investigation seront étudiés.
Mises à jour des modèles au sol : Vous étudierez des techniques telles que les fonctions d'influence et le pruning des données pour identifier les données d'entraînement essentielles qui doivent être incluses dans les futures mises à jour du modèle. En identifiant uniquement les données nécessaires (à bord ou au sol), nous pouvons réaliser des mises à jour efficaces du modèle en préservant les ressources du système telles que la bande passante, le stockage et les capacités de calcul.
Mises à jour des modèles à bord : Dans ce cas, votre objectif sera de minimiser les besoins en puissance de calcul pour la réentrainement des modèles à bord. Vous explorerez des techniques telles que l'apprentissage en ligne et l'apprentissage continu, qui permettent une adaptation aux conditions changeantes et l'intégration de nouvelles tâches en évitant l’oubli catastrophique des connaissances acquises précédemment. Vous examinerez également le potentiel de l'apprentissage fédéré dans le cas d'une constellation de satellites.
Cette recherche fait partie d’un projet plus large dénommé "IRMA" dont l’objectif est d’exploiter les technologies IA pour améliorer le temps de réponse des systèmes d'observation de la Terre.
Vous disposez d’une thèse de doctorat dans un des domaines suivants : Machine learning, Réseaux de Neurones, Intelligence Artificielle appliquée au domaine spatial.
Vous avez une première approche de l’online learning, du continual learning, ou du federated Learning.
Très bonne maitrise de Python/Pytorch.