Stage en Biométrie — Recherche & IA Visuelle

Thales Avionics, Inc. (AGS); Palaiseau; Sur place; EUR 8 900 - 13 000; Temps partiel

Avantages offerts par ce poste

Stage conventionné

Gratification selon niveau d'études

Site Meudon/Palaiseau

Résumé du poste

Thales Meudon recrute un stagiaire en biométrie pour 6 mois. Vous travaillerez dans l'équipe Recherche & Technologie en Biométrie, développant des méthodes de reconnaissance faciale fondées sur CLIP et LoRA, et vous occuperez du cadre d'évaluation et des tests sur des jeux de données dédiés.

Le stage demande des bases solides en ML/DL, Python et PyTorch, avec une connaissance des Transformers et des modèles pré-entraînés. Rigueur expérimentale et rédaction scientifique attendues.

Qualifications

• Bases solides en ML et DL.
• Expérience Python et PyTorch.
• Maîtrise des Transformers Hugging Face.
• Connaissances en vision par ordinateur.
• Expérience avec le fine-tuning et l'adaptation de modèles.

Responsabilités

• Réaliser une synthèse des approches de reconnaissance faciale fondées sur CLIP et LoRA.
• Définir un cadre d'évaluation rigoureux pour comparer objectivement les approches.
• Mettre en œuvre les méthodes retenues et conduire des expérimentations sur des jeux de données dédiés à la reconnaissance faciale.
• Analyser les résultats selon des critères de performance, de robustesse et de coût computationnel.
• Rédiger les rapports techniques et scientifiques détaillant la méthodologie et les conclusions.

Connaissances

Machine Learning

Deep Learning

Python

PyTorch

HuggingFace Transformers

Vision par ordinateur

Fine-tuning

Modèles pré-entraînés

Formation

Master ou diplôme d'ingénieur

Outils

PyTorch

Hugging Face Transformers

Description du poste

Thales Meudon recrute un stagiaire en biométrie pour 6 mois. Vous travaillerez dans l'équipe Recherche & Technologie en Biométrie, développant des méthodes de reconnaissance faciale fondées sur CLIP et LoRA, et vous occuperez du cadre d'évaluation et des tests sur des jeux de données dédiés.

Le stage demande des bases solides en ML/DL, Python et PyTorch, avec une connaissance des Transformers et des modèles pré-entraînés. Rigueur expérimentale et rédaction scientifique attendues.