Élan Rail est la filiale ferroviaire du groupe Élan City, spécialiste des solutions de sécurité et de gestion du trafic. Nous concevons des dispositifs qui protègent à la fois les usagers et la faune : notre système ferroviaire éloigne la grande faune à l'approche d'un train afin de prévenir les collisions. Structure à taille humaine (environ 50 collaborateurs, près de Nantes), nous combinons l'agilité d'une PME industrielle et l'ambition d'un groupe en développement.
Nous lançons une étude amont pour faire franchir un cap à notre dispositif : lui ajouter une brique de vision embarquée capable de discriminer la faune — la distinguer du reste de la scène — afin de déclencher de façon bien plus ciblée qu'aujourd'hui. L'enjeu dimensionnant : la nuit et l'infrarouge, car le franchissement nocturne est le cas critique.
Ce stage d’une durée de 4 mois est une reconnaissance technique visant à accroitre notre maitrise des techniques liées à la détection par l’image (choix de capteur, faisabilité de l'analyse d'image, coût énergétique embarqué) et de préparer le terrain pour la suite.
Constituer un jeu de données à partir de données terrain ferroviaires réelles et de bases publiques ;
Développer un outil interne d'annotation / gestion de dataset
Réaliser un POC de détection
Cartographier les plateformes embarquées et les solutions d'« IA dans le capteur » ;
Porter et quantizer le modèle sur cible embarquée, puis mesurer le coût énergétique de l'inférence (mesure instrumentée) ;
Rédiger une note de recommandation go / no-go argumentée et consolider un carnet technique reproductible.
En cours de formation supérieure en informatique (école d'ingénieur ou master, Bac+4/+5), dans le domaine du développement et avec un intérêt pour la vision par ordinateur, le deep learning ou l'IA embarquée ;
Autonomie, curiosité, goût de l'expérimentation rapide et rigueur documentaire ;
Vous aimez défricher un sujet neuf plus que polir une démonstration : cette mission est faite pour vous
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