Stage Deep Learning: Rehaussement de la parole pour lunettes

EssilorLuxottica; Valbonne; On-site; EUR 13,000 - 19,000; Full time

Job summary

EssilorLuxottica, basé à Sophia Antipolis, propose un stage Deep Learning dans le domaine du rehaussement de la parole pour lunettes auditives. Vous travaillerez avec une équipe multidisciplinaire sur des jeux de données réels issus du produit et grandpublic, en collaboration avec LMSSC du CNAM.

Le stage vise à renforcer la généralisation et la robustesse des modèles. Vous participerez à l’analyse des données, au design de pipelines et à l’entraînement supervisé et semi-supervisé, avec un accent

Qualifications

• Bac+4/+5 avec spécialisation en ML/data science/informatique/mathématiques et/ou traitement du signal.
• Compétences en Python, traitement du signal et ML recommandées.
• Connaissances en Deep Learning et PyTorch appréciées.

Responsibilities

• Analyser et exploiter les nouvelles données recueillies sur nos lunettes intelligentes en laboratoire.
• Améliorer les modèles de rehaussement de la parole et augmenter leur robustesse.
• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de traitement et de qualification des données.
• Évaluer l’impact du changement de domaine et comparer données simulées vs réelles.
• Développer des stratégies d’entraînement supervisées et semi-supervisées pour une meilleure généralisation.

Skills

Python

Deep Learning

Machine Learning

Signal Processing

PyTorch

Linux

Education

Bac+4/5 en ML, Data Science, informatique, mathématiques et/ou traitement du signal

Tools

PyTorch

Job description

EssilorLuxottica, basé à Sophia Antipolis, propose un stage Deep Learning dans le domaine du rehaussement de la parole pour lunettes auditives. Vous travaillerez avec une équipe multidisciplinaire sur des jeux de données réels issus du produit et grandpublic, en collaboration avec LMSSC du CNAM.

Le stage vise à renforcer la généralisation et la robustesse des modèles. Vous participerez à l’analyse des données, au design de pipelines et à l’entraînement supervisé et semi-supervisé, avec un accent