Quelles sont les missions ?

La mission de THALES Research & Technology France consiste à mettre à la disposition des unités opérationnelles du groupe THALES les technologies, les savoirs, les connaissances et les compétences nécessaires pour leur assurer un développement et un avantage compétitif à moyen et long terme.

Dans le cadre du développement de la plateforme CALYPSO, l'objectif de la thèse est de développer et mettre en oeuvre une méthodologie (semi-)automatisée pour la conception et l'optimisation de réseaux de neurones pour cibles matérielles embarquées soumis à de fortes contraintes de consommation d'énergie. L'objectif principal de cette thèse va être d'élargir l'espace d'optimisation des applications au-delà de la parallélisation de données et de l'ordonnancement des tâches afin de maximiser l'utilisation des ressources. En effet, la mise en oeuvre efficace d'algorithmes s'avère de plus en plus difficile à mettre en oeuvre face à la complexité croissante des algorithmes IA et des architectures.

L'apport original attendu pour cette thèse est :

1) Dans un premier temps de faire ressortir d'un côté les caractéristiques essentielles des différents algorithmes candidats à l'implémentation et de l'autre les descriptions à grands traits des architectures cibles,
2) Puis dans un second temps de mettre en correspondance ces squelettes d'algorithmes et d'architectures afin de mesurer un degré de compatibilité avec des méthodes de recherche automatique d'architectures de réseaux de neurones (NAS). Toute la difficulté est la définition des caractéristiques pertinentes des algorithmes IA ou RdNs et des cibles en vue d'une implémentation optimale.
La motivation de cette approche est de s'abstraire au maximum de la complexité des applications et des architectures et de permettre ainsi de piloter les choix algorithmiques (méthodes et paramètres associés) en amont du flot complet menant à l'implémentation sur la cible. Pour cela, il s'agira d'être capable d'explorer un espace de solutions algorithmiques afin de proposer une optimisation en adéquation avec la problématique de parallélisation.

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Quel est le profil idéal ?

Vous êtes diplômé.e d'une formation Ingénieur.e ou équivalente en électronique, informatique, systèmes embarqués ou en IA ?

Votre formation et vos différentes expériences vous ont permis d'acquérir des compétences solides en :

Systèmes embarqués

C/C++, CUDA, Python, Tensorflow, PyTorch

Deep Learning/ Machine Learning, Traitement d'images, Algorithmie

TensorRT et ONNX

De plus, vous aimez travailler en équipe, tout en étant autonome dans votre travail ?

On dit d'ailleurs de vous que vous avez un excellent sens de la communication à l'oral comme à l'écrit ?

Vous êtes organisé.e, et rigoureux.se ?

Enfin vous avez un excellent niveau d'anglais (Niveau B2 à C1 attendu) ?

Une connaissance en Architectures de calcul embarquées, et notamment spécialisées pour les applications d'intelligence artificielle serait un plus significatif.

Vous vous reconnaissez ? Alors découvrez votre future thèse !

Pourquoi les rejoindre ?

Ceux qui font avancer le monde s'appuient sur Thales
Dans un monde en constante mutation, à la fois imprévisible et riche d'opportunités, nous sommes aux côtés de ceux qui ont de grandes ambitions : rendre le monde meilleur et plus sûr.

Riches de la diversité de leurs expertises, de leurs talents, de leurs cultures, nos équipes d'architectes conçoivent un éventail unique de solutions technologiques d'exception, qui rendent demain possible dès aujourd'hui.

Du fond des océans aux profondeurs du cosmos ou du cyberespace, nous aidons nos clients à maîtriser des environnements toujours plus complexes pour prendre des décisions rapides, efficaces, à chaque moment décisif, quel que soit l'enjeu.

Partout où des décisions critiques doivent être prises, Thales est présent.

Nous servons cinq grands secteurs essentiels pour le développement de nos sociétés : Aéronautique, Espace, Transport terrestre, Sécurité et Défense.

 
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