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# Développement d'Algorithmes d'Acquisition et de Traitement d'Images pour la Microscopie du Carbone H/F

- **Company:** Safran Groupe
- **Location:** Villeurbanne, France
- **Contract:** Internship / Graduate position
- **Skills:** C++ (Programming Language), Databases, Python (Programming Language), Meta-Data Management, NumPy, OpenCV, Tensorflow, Scientific Computating, SciPy, Pytorch, Scikit Learn
- **Published:** November 7, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85270338.html

## About the Role

Elève-ingénieur(e) en dernière année ou Master 2, avec double compétence traitement d'image / informatique scientifique. Maîtrise souhaitée de Python (NumPy, SciPy, scikit-image, OpenCV, éventuellement PyTorch ou TensorFlow) ou C++. Une connaissance des principes de la microscopie et/ou des matériaux carbonés est un plus. Rigueur, curiosité scientifique, capacité à travailler en interface avec des spécialistes matériaux et des équipes R&D., Elève-ingénieur(e) en dernière année ou Master 2, avec double compétence traitement d'image / informatique scientifique. Maîtrise souhaitée de Python (NumPy, SciPy, scikit-image, OpenCV, éventuellement PyTorch ou TensorFlow) ou C++. Une connaissance des principes de la microscopie et/ou des matériaux carbonés est un plus.
Rigueur, curiosité scientifique, capacité à travailler en interface avec des spécialistes matériaux et des équipes R&D., OpenCV
Python

## Description

* Finaliser et optimiser l'algorithme d'acquisition automatisée (pilotage du microscope, réglages, mosaïques d'images, gestion des métadonnées).
 * Développer et valider un algorithme de traitement d'images microscopiques adapté aux matériaux carbonés (prétraitement, segmentation, mesure de caractéristiques).
 * Intégrer ces briques dans un flux logiciel cohérent, utilisable au quotidien par les équipes matériaux.

Missions principales

 * Prendre en main le banc de microscopie (optique et/ou électronique) et comprendre les contraintes instrumentales (bruit, dérive, champ de vue, résolution).
 * Analyser l'algorithme d'acquisition existant, identifier les limitations (temps de cycle, stabilité, qualité des images) et proposer des améliorations (auto-exposition, correction de dérive, détection de flou).
 * Concevoir une chaîne de traitement d'image (Python ou C++) : filtrage, correction de contraste, détection de contours, segmentation des phases ou des défauts, quantification (distribution de tailles de pores, densité de fissures, orientation de fibres).
 * Évaluer différentes approches (méthodes classiques - filtrage, morphologie mathématique - et éventuellement apprentissage profond) sur une base de données d'images à annoter.
 * Mettre en place des indicateurs de performance (temps de calcul, robustesse, répétabilité, corrélation avec des mesures expérimentales) et réaliser une campagne de validation.
 * Documenter les algorithmes, rédiger un guide d'utilisation et proposer des pistes d'évolution pour une industrialisation future.