Stage - Machine Learning - Foundation Model (H/F)

Et si votre prochain défi s'écrivait chez Parrot ?

Du Bluetooth dans l'automobile aux drones grand public, jusqu'aux drones professionnels : depuis 1994, nous avons fait de l'innovation notre culture. Année après année, nous transformons notre savoir-faire technologique en solutions toujours plus intelligentes, performantes et ambitieuses. Trois décennies d'innovations nous ont permis de construire une expertise unique et de nous imposer sur des marchés en constante évolution. Et cette dynamique se traduit aussi dans nos chiffres : le Groupe a réalisé près de 80 M€ de chiffre d'affaires en 2025, dont 87 % à l'international.

À Paris, 180 ingénieur

• e
• s R&D imaginent et développent les prochaines générations de drones. De la conception aux essais, les équipes interviennent sur l'ensemble de la chaîne technologique dans un environnement international et multiculturel propice à l'autonomie et à la prise d'initiative. Des projets qui évoluent vite, des cycles courts et des défis technologiques qui se renouvellent en permanence.

Vous rejoindrez l'équipe Deep Learning - Computer Vision.

conçoit, entraîne et intègre des réseaux de neurones embarqués dans les drones, avec de fortes contraintes de calcul (NPU, CPU). Elle développe également les solutions de traitement de données non embarquées, à base de foundation models et suit l'état de l'art pour proposer des solutions en constantes évolutions.

Parrot dispose d'une très grande quantité d'images de drones multimodales, visible et thermique. L'objectif du stage est d'exploiter cette masse de données non labellisées pour entraîner, par apprentissage auto-supervisé (SSL), un foundation model vision propre à nos images aériennes. Ce modèle sera évalué sur l'un de nos réseaux existants. Le stage s'inscrit dans les travaux de recherche de l'équipe sur l'apprentissage de représentations pertinentes pour nos drones. L'objectif est d'explorer jusqu'où nos données permettent d'aller.

• État de l'art : étudier les méthodes SSL récentes (DINO, MAE, I-JEPA/V-JEPA, ...) et les approches multimodales. Identifier les plus adaptées à nos données et à nos contraintes.
• Constitution du dataset : exploiter notre data lake en collaboration avec l'équipe data et implémenter un mécanisme d'extraction automatique pour construire un jeu de donnes grande échelle
• Entraînement : mettre en place et lancer les entraînements SSL. Suivre et analyser les expériences.
• Multimodalité : exploiter la complémentarité des différentes sources de données disponible.
• Évaluation : utiliser le foundation model dans un de nos réseaux existants et évaluer ses performances.
• Synthèse : documenter les résultats et présenter des résultats à l'équipe.

• Vous êtes étudiant
• e en école d'ingénieur avec une spécialisation en Vision par Ordinateur, Deep Learning ou Machine Learning,ou disposez d'une expérience équivalente.
• Vous disposez de bases solides en Deep Learning pour la vision (CNN, Vision Transformers) ainsi que de bonnes connaissances en Computer Vision.
• Vous avez une très bonne maîtrise de Python et de PyTorch.
• Vous êtes reconnu
• e pour votre autonomie, votre rigueur expérimentale, votre curiosité scientifique et votre goût pour la veille et la recherche ainsi que votre intérêt pour la robotique, les drones et l'IA embarquée.
• Une bonne maîtrise de Linux, Git et une aisance dans le traitement de grands volumes des données est apprécié.
• Vous êtes à l'aise en anglais pour des échanges réguliers écrits et/ou oraux.

• Des projets techniques variés au sein d'une entreprise française reconnue mondialement pour son expertise.
• Une évolution au sein d'équipes passionnées, expertes et multiculturelles.
• Un environnement qui laisse place à l'autonomie et à la prise d'initiative.
• Des locaux situés au cœur de Paris.
• Une vie d'entreprise avec des associations sportives et ludiques, des événements tout au long de l'année et l'incontournable Parrot World Cup !

• Echange RH : un échange avec notre équipe Ressources Humaines pour discuter de votre parcours et de ce qui vous motive, mais aussi pour vous donner un aperçu de notre quotidien afin d'évaluer ensemble l'adéquation entre votre projet et notre culture d'entreprise.
• Entretien technique : un échange avec nos responsables techniques sur votre expertise, votre façon d'aborder les problématiques métier et votre vision du poste. L'occasion également de découvrir votre futur environnement de travail !

Si votre profil correspond à nos attentes, Massimo, notre chargé de recrutement, prendra contact avec vous pour échanger sur votre parcours, vos motivations et vos attentes, et vous présenter plus en détail le poste et son environnement. Même si vous ne cochez pas toutes les cases, n'hésitez pas à postuler !

L’offre est publiée sur le site de Parrot. Ouvrez l’offre originale ↗ pour y déposer votre candidature. Screeningpass ne remplit pas de formulaire à votre place.

Lancez une recherche de contact depuis cette page. Screeningpass vous propose jusqu’à trois personnes liées au poste. Vous choisissez celle à qui écrire, puis Screeningpass cherche son e-mail professionnel et prépare un message. Vous le relisez et l’envoyez vous-même avec Gmail. Une adresse e-mail n’est pas toujours disponible, et une réponse n’est jamais garantie.

Une recherche coûte 1 crédit. Le crédit vous est rendu si la recherche échoue. L’inscription offre 3 crédits, soit 3 recherches.

Screeningpass rassemble des offres de stage, d’alternance et d’emploi publiées par les entreprises. Pour une offre, Screeningpass trouve une personne à contacter dans l’entreprise, cherche son e-mail professionnel et prépare un message à partir de votre CV. Voir le fonctionnement en détail.