Votre environnement de travail
Au sein de la Direction Engineering, vous êtes intégré(e) au service « Vision & Traitement d'Images » en charge de la production de données d’images et de développements d'algorithmes innovants (Détection, Tracking, Navigation ...).
Rejoignez la Direction qui soutient nos programmes dans la conduite des activités d’ingénierie et des essais, qui met en œuvre les méthodes d’optimisation de notre excellence technique et qui garantit un service optimal auprès de nos clients !
Objectif de votre stage :
Etudier l’influence des données d'apprentissage sur les performances de réseaux de neurones pour des applications de segmentation multispectrales.
Votre quotidien
Grâce à vos compétences, vous :
- Réalisez une bibliographie des techniques de segmentation par intelligence artificielle ;
- Etablissez plusieurs bases de données d'images en bandes visibles & infrarouge, en les récupérant depuis des sources ouvertes ou générées par des simulations numériques (Unreal Engine, simulation physique infrarouge) ;
- Entraînez des réseaux de neurones convolutifs avec différents jeux de données (images réelles ou simulées physiquement) afin de réaliser des tâches de segmentation (détection de bâtiments, routes, objets...) ;
- Comparez les performances des modèles en fonction des données d'apprentissage et du type d'application.
En transverse, vous aurez la possibilité de soumettre vos idées et de faire émerger des sujets qui s’inscriront dans le cadre innovant de l’entreprise.
Votre profil
Actuellement en dernière année d'un cycle Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Traitement d'images ou en Data Science.
Vous maîtrisez le langage Python ainsi que les principales librairies de Machine et Deep Learning de type PyTorch, TensorFlow, SciKit (learn/image).
De plus, vous possédez des compétences et un fort intérêt pour le traitement d'images (classique et/ou par intelligence artificielle) et l'intelligence artificielle au sens large (depuis la mise en forme de données jusqu'à l'évaluation des performances des modèles). La connaissance des réseaux convolutifs de type U-Net serait un plus.
Compte tenu de l'environnement international de la société, un bon niveau d'anglais est requis.
Durée du stage : 6 mois conventionnés
Date de début : à partir de février 2024 (modulable)
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