Stage en Robotique / Machine Learning

FlyRénov; Levallois-Perret; Sur place; EUR 6 700 - 11 000; Plein temps

Résumé du poste

FlyRénov à Levallois-Perret offre un stage d’ingénieur/master 4e/5e année pour analyser des données télémétriques et des vidéos, afin d’améliorer le déplacement des drones.

Vous travaillerez sur l’analyse et la segmentation vidéo, l’annotation et l’optimisation du code pour des performances temps réel sur Jetson, ainsi que sur la fusion des données et l’intégration à la solution logicielle existante.

Qualifications

• Étudiant(e) ingénieur ou master en quatrième ou cinquième année.
• Spécialisation en machine learning, IA, traitement du signal ou robotique.
• Intérêt pour la robotique et le machine learning ; travail en équipe, créativité, curiosité.
• Connaissances en Python pour l’analyse de données et la modélisation ; apprentissage orienté vision est un plus.

Responsabilités

• Analyse des données globales: odométrie, GPS, sonars, lidars et vision stéréographique.
• Annotation et segmentation vidéo; extraction de formes intéressantes.
• Optimisation du code pour des performances temps réel sur Jetson et intégration dans la solution existante.
• Définition et test de stratégies de fusion de données lors de vols d’essais avec capteurs complémentaires.

Connaissances

Robotique

Machine learning

Python

Esprit d'équipe

Créativité

Curiosité

Modélisation

Formation

Ingénieur ou Master - 4e/5e année

Outils

Jetson

Description du poste

Aucoursdesdeuxdernièresannéesnousavonscollectédenombreusesdonnées de télémétrie et de retour vidéo. L’environnement urbain dans lequelévoluent les drones est complexe et il est intéressant de pouvoir identifier desstructures remarquables telles que les fenêtres ou les balcons pour améliorerle déplacement du drone et l’application de produit.

En relation directe avec le responsable logiciel et en collaboration avec le reste de l’équipe de R&D, vous devrez, dans le cadre de ce stage effectuer les tâchessuivantes :

1. Analyse des données

• Analyseglobaledetouteslesdonnéescollectées:odométrie,GPS,sonars, lidars, et vision stéréographique ;
• Sélection d’algorithmes d’IA adaptés pour la vision ;
• Essais des algorithmes sur les données vidéo existantes et analyse desrésultats.

2. Segmentation vidéo

• Annotation de jeux de données.
• Extractiondeformesintéressantes(fenêtres,déborddetoit,voletroulant, etc.…).
• Optimisationducodepourdesperformancesentempsréelsurunordinateur de bord de type Jetson.
• Intégration dans la solution logicielle existante.

3. Stratégies de fusion de données

• Réalisation de vols d’essais avec des capteurs complémentaires ;
• Comparaison des informations visuelles avec les retours de sonars etlidars ;
• Proposition d’une logique de fusion de données et essais.

Étudiant(e)ingénieuroumasterenquatrièmeoucinquièmeannée.

Spécialisation en machine learning, IA, traitement du signal ou robotique.

Pour mener à bien ce stage le candidat devra avoir les compétences suivantes :

• Intérêt pour la robotique et le machine learning ;
• Capacité à travailler en équipe, créativité, curiosité ;
• ConnaissancesenPythonpourl’analysededonnéesetlamodélisation ;
• Des connaissances en algorithmes d’apprentissage orientés vision sontun plus ;
• UneexpérienceenprojetMLdel’annotationjusqu’àlamiseenproduction est un plus ;