Stagiaire en Data Science et Computer Vision (H/F)

ROLEX SA; Genf; On-site; CHF 13,000 - 27,000; Full time

Job summary

Rolex SA recherche un stagiaire en Data Science et Computer Vision pour contribuer au développement de solutions de vision par ordinateur au sein de la division Systèmes d’Information.

Le/la stagiaire participera à l’acquisition et l’annotation d’images, évaluera les performances des modèles et travaillera sur des méthodes de segmentation et de réalignement d’images, avec une exposition à des pipelines de préparation et validation des données.

Qualifications

• Actuellement en Master en Data Science, en Informatique, en Robotique ou équivalent.
• Connaissances solides en traitement d’images et en computer vision : détection, segmentation et classification.
• Maîtrise de Python et de bibliothèques de Data Science et de Deep Learning; première expérience avec PyTorch ou TensorFlow serait un plus.
• Compréhension des étapes de préparation des données, d’entraînement et de validation des modèles.
• Capacité à définir des métriques, conduire des expérimentations et analyser les résultats.
• Curiosité scientifique et intérêt pour les problématiques industrielles et capacité à résoudre des problématiques complexes.
• Rigueur, autonomie et force de proposition.
• Aisance relationnelle et intérêt pour le travail en équipe.

Responsibilities

• Participer à l’acquisition, à la qualification et à l’annotation des images
• Mesurer les performances des solutions développées et documenter les résultats
• Étudier et développer des méthodes de réalignement d’images
• Améliorer les méthodes de segmentation utilisées dans les pipelines de reconnaissance visuelle
• Contribuer à la mise en place d’un pipeline unifié de préparation et de validation des données, ainsi qu’à l’état de l’art en computer vision
• Travailler dans un contexte industriel et collaboratif au sein de Rolex

Skills

Python

Deep learning

Data science

Computer vision

Image processing

Education

Master en Data Science / Informatique / Robotique

Tools

PyTorch

TensorFlow

Job description

Stagiaire en Data Science et Computer Vision (H/F)

Pour notre division Systèmes d’Information, nous recherchons un⸱eStagiaire dont la mission principale sera de contribuer au développement de solutions de Computer Vision.

Afin de mener à bien sa mission, la/le stagiaire devra mener les actions suivantes :

• Participer à l’acquisition, à la qualification et à l’annotation des images
• Mesurer les performances des solutions développées et documenter les résultats
• Étudier et développer des méthodes de réalignement d’images
• Améliorer les méthodes de segmentation utilisées dans les pipelines de reconnaissance visuelle
• Contribuer à la mise en place d’un pipeline unifié de préparation et de validation des données, ainsi qu’à l’état de l’art en computer vision
• Actuellement en Master en Data Science, en Informatique, en Robotique ou équivalent
• Connaissances solides en traitement d’images et en computer vision : connaissance des problématiques de détection, de segmentation et de classification
• Maîtrise de Python et de bibliothèques de Data Science et de Deep Learning, une première expérience avec PyTorch ou TensorFlow serait un plus
• Compréhension des étapes de préparation des données, d’entraînement et de validation des modèles
• Capacité à définir des métriques, conduire des expérimentations et analyser les résultats
• Curiosité scientifique et intérêt pour les problématiques industrielles et capacité à résoudre des problématiques complexes
• Rigueur, autonomie et force de proposition
• Aisance relationnelle et intérêt pour le travail en équipe

S’immerger enfin dans la pratique, assumer ses premières responsabilités, participer à des projets novateurs, mettre au profit de l’entreprise son enthousiasme et ses compétences fraîchement acquises : voilà les défis que Rolex vous aidera à relever.

L’idée de rejoindre une manufacture de renom, ayant conscience de l’importance d’accompagner et de former ses collaborateurs par des professionnels du métier, vous réjouit ? Alors, rejoignez-nous.