STAGE - Quantification et compression de modèles IA (QAT) H/F

EssilorLuxottica France; Valbonne; On-site; EUR 10,000 - 17,000; Full time

Benefits offered by this job

Environnement international

Projets innovants

Diversité et inclusion

Job summary

Pulse Audition, start-up au sein d’EssilorLuxottica, basée à Sophia Antipolis (France), cherche un stagiaire en machine learning pour explorer la QAT et améliorer des réseaux de neurones destinés à des lunettes intelligentes.

Le stage, d’une durée de 6 mois, implique la recherche, l’implémentation et l’évaluation de stratégies d’entraînement robustes, avec une collaboration étroite avec l’équipe IA et des ressources GPU fournies.

Qualifications

• Formation BAC+4/5 en ML/Data Science, informatique, mathématiques ou traité du signal.
• Compétences en Deep Learning et développement logiciel en Python.
• Connaissances TinyML: quantization, pruning; environnements Linux.

Responsibilities

• Étudier l'état de l'art des méthodes QAT et présenter les approches prometteuses.
• Explorer des frameworks QAT et proposer une stratégie d'intégration.
• Évaluer la dégradation des modèles quantizés sans QAT.
• Évaluer le gain de performance des techniques QAT.
• Collaborer avec l'équipe IA et développer les outils facilitant la QAT.

Skills

Deep Learning

Python programming

Anglais (C1)

Education

BAC+4/5 en ML/Data Science / informatique / mathématiques / traitement du signal

Tools

PyTorch

ONNX

Python

Job description

Votre rôle :

Basée à Sophia Antipolis (France), Pulse Audition est une jeune start-up au sein d'EssilorLuxottica. L'équipe est composée d'experts en intelligence artificielle, en traitement du signal audio, en audiologie, en systèmes embarqués et en développement logiciel qui travaillent ensemble pour développer des technologies de pointe destinées à être intégrées dans des lunettes intelligentes, afin d'améliorer l'inclusion sociale des personnes souffrant de troubles auditifs.

Le déploiement de nos algorithmes de réhaussement de la parole sur des cibles embarquées à ressources limitées impose de quantizer nos modèles IA pour respecter les contraintes de mémoire et de calcul du “produit”. Comme le modèle quantizé n'est qu'une approximation du modèle en pleine précision, une partie des performances peut être perdue lors de cette étape. Aujourd'hui, nous réduisons cet écart par de la quantization post-entraînement (PTQ).

L'objectif de ce stage est d'explorer les méthodes de Quantization-Aware Training (QAT), que nous pensons réellement capables de réduire l'écart entre les modèles en pleine précision et leurs versions quantizées. Le stage portera sur la recherche, l'implémentation et l'évaluation de stratégies d'entraînement qui améliorent la robustesse de nos réseaux de neurones aux pertes de performance induites par la quantization. Vos contributions nous aideront à délivrer des algorithmes de rehaussement de la parole de haute qualité dans des environnements à ressources contraintes, au service des personnes malentendantes.

Vos missions:

• Étudier l'état de l'art des méthodes de QAT les plus récentes et présenter à l'équipe les approches les plus prometteuses.
• Explorer les frameworks logiciels disponibles pour la QAT et proposer une stratégie d'intégration de l'un d'entre eux dans notre codebase existante, en cohérence avec notre pipeline de quantization actuel (PTQ, export ONNX, déploiement sur cible embarquée).
• Évaluer la dégradation de performance des modèles quantizés lorsqu'ils ne sont pas entraînés avec des techniques de QAT.
• Évaluer le gain de performance apporté par les techniques de QAT.
• Travailler en étroite collaboration avec l'équipe IA et développer les outils logiciels facilitant la mise en œuvre de la QAT dans notre codebase.

Des ressources de calcul GPU seront mises à votre disposition. Vous participerez aux réunions d'équipe et serez associé aux décisions liées à votre mission.

Description du profil :Profil : En formation BAC +4/+5 une spécialisation en machine learning, data science, informatique, mathématiques et/ou traitement du signal. Vous avez un fort intérêt pour le déploiement de modèles IA sur cible embarquée à ressources limitées. Votre formation vous a permis d’acquérir des compétences dans les domaines suivants : Deep Learning avec PyTorch et ONNX (indispensable) Développement logiciel en Python. (fortement apprécié) Outils de TinyML : quantization, pruning, etc. (fortement apprécié) Environnement Linux. (souhaité) Traitement du signal, informatique, mathématiques et machine learning (un plus) Systèmes embarqués et développement en C (un plus). Vous êtes une personne créative et autonome. Vous souhaitez comprendre et contribuer aux processus de R&D. Langues : français souhaité (niveau B2) ; anglais obligatoire (niveau C1)

Nous proposons :Ce que nous vous offrons :Chez EssilorLuxottica, vous n’êtes pas défini uniquement par votre titre de poste. Chaque aventure professionnelle est unique, mais voici un aperçu des avantages et des bénéfices que vous pouvez obtenir en nous choisissant.Rejoindre EssilorLuxottica, c’est plonger au cœur d’un environnement international dynamique et stimulant. Vous aurez l’opportunité de collaborer avec des équipes diversifiées provenant de nombreux pays, enrichissant ainsi votre perspective culturelle et professionnelle.L’innovation est au cœur de notre ADN. Vous serez impliqué dans des projets novateurs qui façonnent l’avenir de l’optique et de la lunetterie. Vous aurez l’occasion de contribuer activement à des initiatives qui ont un impact réel sur le marché et sur la vie des consommateurs.La Diversité, l’Equité et l’Inclusion font partie des valeurs fondamentales de notre Groupe. Depuis de longues années, nous nous attachons à créer un environnement de travail où chaque personne se sent soutenue, valorisée et respectée, quel que soit son profil.Rejoignez-nous, vos talents uniques feront la différence !

Processus de recrutement :Premier entretien RH avec un membre de l’équipe recrutement Early CareersEntretien métier avec le managerLe processus de recrutement peut varier ; si vous êtes sélectionné, vous serez contacté par nos recruteurs pour vous guider dans les étapes de votre candidature.Prise de poste : Février 2027Localisation : Sophia AntipolisDates/période : 6 mois