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.

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.

- Être en M1 ou M2 dans un cursus de Mathématiques, Mathématiques appliquées ou Informatique.

- Posséder des connaissances en Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning, Statistiques.

- Avoir une expérience et être autonome en Python.

- Connaître l'utilisation du framework pytorch ou tensorflow.

- Démontrer un intérêt pour la recherche récente en Deep Learning, Computer Vision et traitement de l’audio par Machine Learning.

- Savoir évoluer dans un environnement Linux.

- Posséder des connaissances en traitement du signal, en physique.

- Maîtriser les outils et les bonnes pratiques de code (GitHub, debugging, IDE).

- Être familier avec l'utilisation des services AWS (s3, EC2, ECR)

- Avoir une capacité de synthèse, de la rigueur et de la 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 !

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 ! 

→ 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

→ Jeudi après-midi dédiés au développement personnel

→ 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 ! 🚀