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Open nowPosted 20 hours ago

Stage de fin d’études – Détermination d’orbite initiale et corrélation (H/F)

SAS LOOK UP SPACE5 open roles

Where
Toulouse, Occitanie, France
Work mode
On site
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowStage de fin d’études – Détermination d’orbite initiale et corrélation (H/F)SAS LOOK UP SPACE · Toulouse, Occitanie, France

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on SAS LOOK UP SPACE's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

12.3% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. SAS LOOK UP SPACE postings stay open a median of 6 days.

Share of postings closed within
  1. 2.1%1 day
  2. 4.5%3 days
  3. 12.3%7 days
  4. 19.7%14 days
  5. 35.6%30 days
  6. 58.0%60 days
This job: posted 20 hours ago

SAS LOOK UP SPACE median: 6 days open

The posting

Look Up

Recherche un(e) stagiaire pour étudier et développer des méthodes de détermination d’orbite initiale (iOD) et de corrélation de traces à partir de mesures de téléscopes optiques de surveillance. Vous contribuerez à la mise au point d’une première chaîne de traitement destinée à mieux identifier et suivre les objets présents en orbite autour de la Terre.

Contexte

L’augmentation du nombre d’objets en orbite rend leur surveillance de plus en plus stratégique.

Les activités SST (Space Surveillance & Tracking) s’appuient sur des capteurs au sol pour suivre l’environnement spatial. Look Up combine ces données afin de maintenir à jour son catalogue d’objets spatiaux. Le stage porte sur la détermination d’orbite initiale (iOD) et la corrélation de traces de mesures. Il vise à identifier les nouveaux objets et à regrouper les mesures afin d’améliorer l’estimation de son orbite.

Vos missions

En lien avec l’équipe SSA, vous serez amené(e) à :

  • Réaliser un état de l’art des méthodes de détermination d’orbite initiale à partir de mesures angulaires, en étudiant notamment les fonctionnalités disponibles dans la bibliothèque Orekit ;
  • Concevoir un processus de traitement reliant la corrélation de traces à la détermination d’orbite initiale ;
  • Étudier, sélectionner, développer et valider des méthodes adaptées aux observations optiques, pour des arcs de mesure classiques comme très courts ;
  • Analyser l’influence de la durée de l’arc, de la densité des mesures et du bruit de mesure sur les performances des méthodes ;
  • Étudier et développer une méthode de corrélation « track-to-track » fondée sur des mesures angulaires ;
  • Développer une solution logicielle modulaire ;
  • Valider les méthodes à petite et grande échelle, à l’aide de mesures simulées par le simulateur interne de Look Up et de mesures réelles ;
  • Documenter vos travaux et présenter les résultats de l’étude.

Vous pourrez être amené à intégrer le traitement et la propagation des incertitudes dans le processus de détermination d’orbite.

Intérêt du stage

Ce stage vous permettra de travailler sur des problématiques concrètes de surveillance de l’espace et de contribuer au développement d’algorithmes de détermination d’orbite et de corrélation de traces. Vous pourrez approfondir vos compétences en mécanique spatiale, en estimation orbitale et en développement et validation de méthodes algorithmiques.

Vous préparez un stage de fin d’études, un master ou un diplôme d’école d’ingénieur dans un domaine pertinent ;

Vous avez des connaissances en mécanique spatiale ;

Vous connaissez les méthodes de filtrage et d’estimation ;

Vous avez des compétences en programmation Python et/ou Java ;

Vous êtes intéressé(e) par la validation algorithmique, l’automatisation et l’analyse de résultats ;

Vous faites preuve de rigueur, d’autonomie et d’un intérêt marqué pour les problématiques spatiales.

Modalités pratiques

Vous préparez un stage de fin d’études, un master ou un diplôme d’école d’ingénieur dans un domaine pertinent ;

Vous avez des connaissances en mécanique spatiale ;

Vous connaissez les méthodes de filtrage et d’estimation ;

Vous avez des compétences en programmation Python et/ou Java ;

Vous êtes intéressé(e) par la validation algorithmique, l’automatisation et l’analyse de résultats ;

Vous faites preuve de rigueur, d’autonomie et d’un intérêt marqué pour les problématiques spatiales.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against SAS LOOK UP SPACE's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on SAS LOOK UP SPACE's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    SAS LOOK UP SPACE's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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