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Safran Ai28d ago
Stage - Deep Learning Scientist - Acoustics
Paris · Paris.Internshipentry
Data ScienceOtherData & AIDeep Learning Scientist
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Quick Summary
Overview
đ Qui sommes-nous ? Safran.AI (anciennement Preligens),
Technical Tools
Data ScienceOtherData & AIDeep Learning Scientist
đ Qui sommes-nous ?
Safran.AI (anciennement Preligens), est une filiale de Safran Electronics & Defense qui propose des solutions dâintelligence artificielle pour analyser les images satellite Ă haute rĂ©solution, les flux vidĂ©os FMV (full motion video) et les signaux acoustiques. Nos solutions sont dĂ©ployĂ©es au service de lâaĂ©ronautique, la dĂ©fense et les applications gouvernementales.
Notre sociĂ©tĂ© dĂ©veloppe depuis 2016 des algorithmes et logiciels complexes permettant dâanalyser, de dĂ©tecter et dâidentifier automatiquement des objets prĂ©sentant un intĂ©rĂȘt militaire, Ă partir de donnĂ©es dâorigine commerciale ou gouvernementale.
Depuis son intĂ©gration Ă Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue Ă©galement Ă la transformation du groupe, en appliquant les solutions dâIA aux domaines de lâindustrie 4.0. Ă titre dâexemple, lâanalyse dâimages automatisĂ©e par lâIA peut assister les contrĂŽleurs en charge de lâinspection de piĂšces critiques en les aidant Ă dĂ©tecter les anomalies Ă©ventuelles Ă partir de clichĂ©s numĂ©riques.
Chez Safran.AI, l'innovation et la crĂ©ation d'un monde plus sĂ»r sont au cĆur de notre ADN. En nous rejoignant, vous travaillerez avec des Ă©quipes passionnĂ©es et pluridisciplinaires (ingĂ©nieurs, chercheurs, dĂ©veloppeursâŠ) parmi les plus talentueux du secteur, tous animĂ©s par une passion commune pour l'excellence technologique. Nous offrons un environnement de travail stimulant, oĂč la crĂ©ativitĂ© et la prise d'initiative sont encouragĂ©es, et oĂč chaque idĂ©e compte.
đ Votre mission, si vous lâacceptez
Vous rejoindrez lâĂ©quipe « signaux acoustiques » au sein du dĂ©partement IA. Utilisant comprĂ©hension du phĂ©nomĂšne physique, traitement du signal sonore et mĂ©thodes deep learning state of the art, cette Ă©quipe a lâambition de fournir une aide technologique aux opĂ©rateurs devant traiter dâimportants volumes dâenregistrement sonores en un temps limitĂ©. Vous travaillerez ainsi sur des mĂ©thodes permettant de traiter des fichiers audios afin de dĂ©tecter, classifier et identifier des bruits dâintĂ©rĂȘt.
Vous aurez la charge dâun sujet deep learning exploratoire, de la revue de littĂ©rature Ă la mise en place de protocoles expĂ©rimentaux jusquâĂ la rĂ©alisation des expĂ©riences et la communication des rĂ©sultats au reste de lâĂ©quipe. Vous vous intĂ©grerez ainsi dans un processus dâinnovation et dâamĂ©lioration des mĂ©thodes actuelles de traitement de lâaudio.
đŻ Votre profil
Requis :
â Niveau M1 ou M2 dans un cursus de MathĂ©matiques, MathĂ©matiques appliquĂ©es ou Informatique.
â Connaissances en Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning, Statistiques.
â ExpĂ©rience et autonomie en Python. Utilisation du framework pytorch ou tensorflow.
â IntĂ©rĂȘt pour la recherche rĂ©cente en Deep Learning, Computer Vision et traitement de lâaudio par Machine Learning.
â Utilisation dâun environnement Linux.
â Niveau M1 ou M2 dans un cursus de MathĂ©matiques, MathĂ©matiques appliquĂ©es ou Informatique.
â Connaissances en Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning, Statistiques.
â ExpĂ©rience et autonomie en Python. Utilisation du framework pytorch ou tensorflow.
â IntĂ©rĂȘt pour la recherche rĂ©cente en Deep Learning, Computer Vision et traitement de lâaudio par Machine Learning.
â Utilisation dâun environnement Linux.
Apprécié :
â Connaissances en traitement du signal, en physique.
â MaĂźtrise des outils et bonnes pratiques de code (GitHub, debugging, IDE).
â Utilisation des services AWS (s3, EC2, ECR)
â CapacitĂ© de synthĂšse, de rigueur et de pĂ©dagogie sur des sujets techniques.
â Connaissances en traitement du signal, en physique.
â MaĂźtrise des outils et bonnes pratiques de code (GitHub, debugging, IDE).
â Utilisation des services AWS (s3, EC2, ECR)
â CapacitĂ© de synthĂšse, de rigueur et de pĂ©dagogie sur des sujets techniques.
Si vous ne remplissez pas 100% des critĂšres ci-dessus, pas de panique, vous pouvez nous indiquer les raisons pour lesquelles vous pensez tout de mĂȘme ĂȘtre un bon candidat pour ce rĂŽle !
đPourquoi rejoindre Safran.AI ?
Rejoindre Safran.AI, câest rejoindre une entreprise de passionnĂ©s, pionniĂšre dans son domaine pour travailler sur des technologies innovantes et rĂ©soudre des problĂ©matiques techniques complexes Ă lâĂ©tat de lâart. Notre volontĂ© de placer lâhumain au cĆur de nos activitĂ©s se traduit par un fort esprit dâĂ©quipe et dâentraide.
Rejoignez-nous et crĂ©ez aujourdâhui la sĂ©curitĂ© de demain !
đ°Ce que nous offrons
â Carte Swile (titre-restaurants)
â Prise en charge du titre de transport Ă hauteur de 50%
â Salle de sport et actions liĂ©es au bien-ĂȘtre au travail
â Jeudis aprĂšs-midi dĂ©diĂ©s au dĂ©veloppement des compĂ©tences avec au moins un intervenant de haut vol tous les deux mois !
đȘ Notre process de recrutement
â Un Ă©change de 45 minutes avec un recruteur pour en apprendre plus sur vous, vos attentes et vous donner plus de dĂ©tails sur la vie chez Safran.AI
â Un Ă©change de 45 minutes avec votre futur manager ou une personne de son Ă©quipe afin de vous permettre dĂšs le dĂ©but de rencontrer vos futurs collaborateurs et de rentrer dans la technique de votre mĂ©tier !
â RĂ©alisation dâun cas pratique que vous serez invitĂ©(e) Ă prĂ©senter Ă un panel composĂ© de votre futur manager ainsi que dâun ou deux pairs
Notre process de recrutement dure gĂ©nĂ©ralement entre 20 et 30 jours selon vos disponibilitĂ©s. En cas de deadlines serrĂ©es, nous savons aussi mettre le turbo pour ne pas vous faire attendre ! đ
Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap
Safran.AI sâengage Ă traiter chaque candidature de maniĂšre objective et inclusive
Listing Details
- Posted
- March 27, 2026
- First seen
- March 27, 2026
- Last seen
- April 24, 2026
Posting Health
- Days active
- 28
- Repost count
- 0
- Trust Level
- 23%
- Scored at
- April 25, 2026
Signal breakdown
freshnesssource trustcontent trustemployer trust
External application · ~5 min on Safran Ai's site
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