ALTERNANCE - Multi-Agent Deep Reinforcement Learning – Allocation de ressources– Internet des objets - F/H

QUI SOMMES-NOUS ?

Thales propose des systèmes d'information et de communication sécurisés et interopérables pour les forces armées, les forces de sécurité et les opérateurs d'importance vitale. Ces activités, qui regroupent radiocommunications, réseaux, systèmes de protection, systèmes d'information critiques et cybersécurité, répondent aux besoins de marchés où l'utilisation des nouvelles technologies numériques est déterminante. Thales intervient tout au long de la chaîne de valeur, des équipements aux systèmes en passant par le soutien logistique et les services associés.

Le site de Gennevilliers est le cœur des activités de conception, et de développement et de soutien des produits et solutions de radiocommunications des Armées, des systèmes de réseaux d'infrastructures résilients et de communications par satellite, et ainsi que des solutions de cybersécurité.

Qui êtes-vous ?

• Vous préparez un diplôme dans une grande école d'ingénieur (rang 1) ou un Master et recherchez une alternance de 2 ans minimum ?
• Votre cursus comprend forcément (au moins deux sur les trois)
  • Une formation sur les systèmes multi-agents
  • Une formation sur les méthodes d'apprentissage par renforcement
  • Une formation sur l'apprentissage par réseaux de neurones profonds
• Une formation sur le traitement du signal et/ou les télécommunications est un plus.
• Vous avez une passion pour les mathématiques.

Alors cette alternance est faite pour vous !

Lettre de motivation exigée pour postuler à cette offre.

Ce que nous pouvons accomplir ensemble

Une des missions du centre de compétence Hardware Technologies, Tools & Engineering, est la définition de protocoles radio et des traitements numériques du signal qui seront utilisés dans les équipements, leur implémentation et leurs évolutions.

Dans le contexte des réseaux de communications IoT (internet des objets), nous recherchons des méthodes performantes permettant d'optimiser les paramètres de transmission des émetteurs dans un contexte décentralisé et non synchronisé. Nous recherchons des solutions basées sur l'apprentissage par renforcement avec réseaux de neurones profonds dans un contexte multi-agent.

Les solutions classiques font des hypothèses qui ne sont plus valables dans le cas de l'IoT et nous recherchons la manière de les étendre dans ce contexte.

Votre mission sera dans un premier temps de faire un état de l'art des techniques d'apprentissage par renforcement avec réseaux de neurones profonds ainsi que des solutions existantes d'allocation de ressources dans les réseaux IoT non synchronisés. Vous sélectionnerez ensuite des solutions d'IA candidates et les adapterez au contexte IoT.

Puis vous implémenterez ces solutions dans un environnement PyTorch et simulerez leurs performances afin de les comparer.

Cette alternance sera l'opportunité pour vous de travailler en équipe au sein d'une entreprise innovante, de valoriser les acquis académiques en environnement industriel et développer de nouvelles compétences.

Vous vous reconnaissez dans cette offre ? Alors n'attendez plus, postulez !

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd'hui.