Informations générales

Entité de rattachement

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.

Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.

Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous !

Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.  

Référence

2026-19971  

Description du poste

Filière/Métier

Software & Electric and Electronics - Software & Electric and Electronics

Intitulé du poste

Stage Reconstruct° neurale dynamique de scènes pour la simulation de conduite en boucle fermée à l'aide

Contrat

Stage

Description de la mission

Contexte et environnement de travail
Vous rejoindrez une équipe travaillant sur les technologies de simulation et d'intelligence artificielle appliquées à la conduite autonome et automatisée dans le département TECH RESEARCH (ingénierie avancée) au Green Campus de Poissy (78).

Les méthodes de reconstruction neurale, notamment le Gaussian Splatting, permettent de créer des représentations tridimensionnelles photoréalistes à partir de données issues de véhicules instrumentés. Les outils actuellement disponibles reproduisent principalement les éléments statiques de l'environnement. Le principal défi consiste désormais à intégrer les usagers mobiles — véhicules, cyclistes ou piétons — et à les représenter de manière cohérente dans le temps et selon différents points de vue.

L'objectif de ce stage est de développer une méthode de reconstruction dynamique permettant d'utiliser des scènes routières réelles dans une simulation en boucle fermée, c'est-à-dire une simulation capable de s'adapter aux nouvelles trajectoires générées par les algorithmes de conduite.

Vos missions
Durant cette expérience, vos principales missions seront les suivantes :
• Réaliser un état de l'art des méthodes de reconstruction dynamique fondées sur le Gaussian Splatting et le rendu neuronal ;
• Prendre en main la chaîne de reconstruction existante ainsi que les données issues des différents capteurs du véhicule ;
• Développer une méthode permettant de distinguer l'environnement statique des objets dynamiques ;
• Reconstruire et restituer les objets mobiles en assurant leur cohérence temporelle et géométrique, ainsi que la gestion des occultations ;
• Permettre la modification des trajectoires du véhicule ego et des autres usagers dans la scène reconstruite ;
• Définir des métriques et un protocole d'évaluation portant sur la qualité visuelle, la cohérence temporelle, la robustesse et les performances de rendu ;
• Intégrer la solution dans un démonstrateur de simulation, puis documenter et présenter les résultats obtenus.

En fonction de l'avancement du stage, une étude exploratoire pourra également être menée sur la combinaison du Gaussian Splatting avec des World Models afin d'étudier la génération et la prédiction de l'évolution de scènes routières dynamiques.

Les principaux livrables attendus seront :
- un prototype fonctionnel,
- un protocole d'évaluation accompagné de résultats quantitatifs,
- une documentation technique,
- et une démonstration finale.

Profil

Formation
Vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 en école d'ingénieur ou en Master 2, avec une spécialisation en intelligence artificielle, vision par ordinateur, robotique, informatique ou mathématiques appliquées, et vous recherchez un stage de fin d'études de 6 mois.

Compétences techniques
• Vous maîtrisez la programmation en Python et possédez une première expérience avec un framework d'apprentissage profond tel que PyTorch ;
• Vous avez de bonnes connaissances en apprentissage profond, vision par ordinateur et traitement d'images ;
• Vous êtes à l'aise avec les concepts de géométrie tridimensionnelle, de calibration de caméras ou de reconstruction multi-vues ;
• Des connaissances en rendu neuronal, Gaussian Splatting, traitement de données LiDAR & camera et C++ seraient appréciées, sans être indispensables ;
• Vous êtes capable de lire et d'exploiter de la documentation scientifique et technique en anglais.

Compétences comportementales
Vous êtes une personne curieuse, rigoureuse et autonome, avec un bon esprit d'analyse. Vous appréciez les sujets exploratoires, savez proposer et évaluer différentes solutions, et aimez travailler en équipe. Votre capacité à documenter vos développements et à présenter clairement vos résultats constituera un facteur important de réussite.

Chez Stellantis nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité,
religion, orientation sexuelle, et handicap.
La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.

Durée du contrat

6 mois

Localisation du poste

Pays

Europe, France, Ile-de-France, Yvelines (78)

Ville

Critères candidat

Niveau de diplôme préparé

Bac+5

Langues

• Français (C1 - Courant (3,5 - 4,4 Bright))
• Anglais (C1 - Courant (3,5 - 4,4 Bright))