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Open nowPosted 5 hours ago

Stage de fin d’études – Performance algorithmes de restitution d'orbite (H/F)

SAS LOOK UP SPACE7 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 – Performance algorithmes de restitution d'orbite (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 5 hours ago

SAS LOOK UP SPACE median: 6 days open

The posting

Look Up

Recherche un(e) stagiaire pour étudier la performance et le réglage d’algorithmes de restitution d’orbite et de détection et d’estimation de manœuvres. Intégrés à la plateforme opérationnelle SYNAPSE, ces algorithmes contribuent à l’analyse de la situation spatiale.

Contexte

Les résultats des algorithmes dépendent de plusieurs facteurs : les modèles utilisés, les paramètres de configuration, les mesures disponibles et les scénarios orbitaux étudiés. L’objectif du stage est d’évaluer ces facteurs, de mesurer leur influence sur les performances et de proposer des pistes d’amélioration.

À partir de données réelles et/ou simulées, vous contribuerez également au développement d’outils de post-traitement, d’analyse et de visualisation, réutilisables par l’équipe pour ses activités de validation et d’amélioration continue.

Vos missions

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

· Prendre en main les principes et les interfaces des algorithmes étudiés ;

· Identifier avec l’équipe des scénarios représentatifs et les enjeux de performance associés ;

· Définir ou compléter des métriques de qualité et de performance ;

· Développer et documenter des scripts et outils de post-traitement pour préparer et analyser les campagnes de tests ;

· Réaliser des tests sur des données réelles et/ou simulées ;

· Étudier la sensibilité des résultats aux paramètres de réglage, aux modèles et aux conditions d’observation ;

· Comparer différentes configurations ou évolutions algorithmiques ;

· Formuler et évaluer des propositions d’amélioration ;

· Présenter régulièrement l’avancement et les résultats, puis documenter les outils et les études menées.

Intérêt du stage

Vous travaillerez sur un sujet concret, à la fois scientifique et applicatif, en lien avec des problématiques opérationnelles de surveillance de l’espace. Vous développerez vos compétences en mécanique spatiale appliquée à la SSA, en analyse de performance et en valorisation de résultats techniques, tout en contribuant à l’amélioration d’outils utilisés par l’équipe.

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

Vous avez des connaissances en mécanique spatiale et en méthodes de filtrage et d’estimation ;

Vous êtes à l’aise avec l’analyse de données et les statistiques ;

Vous maîtrisez Python et/ou Java ;

Vous avez un intérêt pour l’automatisation, le post-traitement et la validation algorithmique ;

Vous appréciez manipuler des jeux de données et construire des indicateurs pour analyser des résultats.

Modalités pratiques

• Durée du stage : 6mois

• Période souhaitée : Mars – Aout 2027

• Lieu principal du stage : Toulouse (31400)

• Gratification : supérieure au minimum légal

• Titres restaurant

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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.

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