Data Engineer Intern - Machine Learning for ADAS Validation

Company

RENAULT s.a.s.

Job Description

Contexte et environnement de travail

Le groupe Renault poursuit son engagement en faveur de la formation et de l’insertion professionnelle des jeunes, notamment par l’intermédiaire de l’alternance et des stages.

Réalisez votre stage au sein de Renault Group et transformez vos connaissances en compétences sur des projets concrets.

Accompagné par un maître de stage et d’équipes expertes, vous progressez vers votre diplôme dans un cadre exigeant et bienveillant.

Une expérience utile, formatrice et porteuse de sens, quelle que soit la fonction.
Les systèmes d'aide à la conduite transforment en profondeur l'automobile, avec des enjeux majeurs de sécurité et de confiance client. Valider ces fonctions est de plus en plus complexe.

Au sein des équipes de mise au point ADAS de Renault Group, vous rejoignez un collectif d'ingénieurs qui développe et valide les fonctions de conduite assistée et semi-autonome sur véhicules d'essai.

Le stage est basé à Aubevoye (27) sur notre site d'essais confidentiel, pour une durée de 6 mois.

Vos missions :

Concevoir un modèle de machine learning multimodal capable de détecter et classifier automatiquement les scènes de conduite rencontrées pendant les essais, à partir d'une caméra embarquée et des signaux du bus CAN.

Vous participerez ainsi à :

L'acquisition et la compréhension de la donnée véhicule

• Instrumentation d'un véhicule d'essai : caméra embarquée et enregistrement du bus CAN
• Sélection des signaux pertinents : vitesse, accélérations, angle volant, etc.
• Exploitation des fichiers de mesure MF4 / MDF

La construction d'un dataset qualifié

• Synchronisation temporelle entre flux vidéo et signaux CAN
• Définition de la taxonomie des scènes avec les ingénieurs
• Labellisation semi-automatique et traitement du déséquilibre de classes

La conception du modèle de machine learning

• Extraction de features temporelles depuis le CAN et d'information visuelle depuis la vidéo
• Comparaison des stratégies de fusion entre les deux sources
• Entraînement et optimisation de plusieurs modèles de Machine Learning

L'évaluation objective et la démonstration sur véhicule

• Métriques par classe, taux de fausses détections par heure de roulage, robustesse aux conditions dégradées
• Portage du modèle en inférence temps réel et intégration sur véhicule de série
• Campagne de démonstration devant les équipes de mise au point

Environnement technique :

Python • PyTorch • scikit-learn • XGBoost • OpenCV • CANape • CANoe • MF4 / MDF • Bus CAN • ONNX • Matlab / Simulink • Git

Qui êtes-vous ?

Vous préparez un diplôme Bac+5 en école d'ingénieurs, avec une spécialisation en intelligence artificielle, data science, vision par ordinateur, automatique ou systèmes embarqués.

• Bon niveau en Python et en machine learning
• Intérêt pour le traitement du signal, les séries temporelles ou la vision
• Rigueur sur la qualité de la donnée
• Autonomie, curiosité technique concernant le Machine Learning
• Bonne capacité de synthèse et de documentation de son travail
• Français courant et anglais technique écrit et oral

Ce que vous allez apprendre :

• Concevoir un modèle de machine learning multimodal de bout en bout
• Travailler sur des données réelles issues de véhicules instrumentés
• Confronter un modèle d'IA aux contraintes d'un système embarqué
• Collaborer au quotidien avec des experts ADAS et validation
• Transformer des kilomètres de mesures brutes en indicateurs à forte valeur métier

Vous souhaitez participer à l’aventure de l’automobile de demain ? Rejoignez-nous ! 🚗💡

Job Family

Human Resources

Contract Duration

6 months