Stagiaire Ingénieur Vision IA H/F

PELLENC Selective Technologies SA; Pertuis; On-site; EUR 12,000 - 15,000; Full time

Benefits offered by this job

Gratification 1200€

Job summary

Pellenc Selective Technologies SA recrute un stagiaire ingénieur Vision IA pour explorer et valider des approches de vision par ordinateur adaptées à l'infrastructure industrielle. Vous travaillez avec les chercheurs et ingénieurs R&D sur des données réelles issues des machines et participez au déploiement des solutions les plus prometteuses.

Le stage permet d'approfondir les techniques de DataOps/MLOps (environnement interne, export ONNX, accélération GPU) et de confronter les méthodes à des

Qualifications

• École d'ingénieur / master spécialisé en IA ou vision par ordinateur (machine learning, deep learning, data sciences).
• Maîtrise Python, PyTorch et C++, ainsi que outils de traitement d'images (OpenCV, numpy).
• Expérience en deep learning sur image/vidéo serait un plus; notions de MLOps (Docker, suivi d'expériences, déploiement).
• Intérêt pour le traitement d'images industrielles (RGB/spectrales) et mise en œuvre en conditions réelles.

Responsibilities

• Réaliser une veille et un état de l'art sur les approches récentes de vision par ordinateur pertinentes pour le tri industriel.
• Implémenter, entraîner et évaluer ces approches dans nos environnements DataOps et MLOps.
• Optimiser les modèles pour l'inférence temps réel sur nos machines et mesurer les performances.
• Analyser et formaliser les résultats en RETEX pour les équipes R&D et IA.
• Participer au déploiement et à l'évaluation sur site de nouvelles solutions IA.

Skills

Python

PyTorch

C++

OpenCV

Numpy

Education

École d'ingénieur / Master en IA ou vision par ordinateur

Tools

Docker

Job description

Entreprise en pleine expansion, nous recherchons un(e) : Stagiaire Ingénieur Vision IA.

L'intelligence artificielle est intégrée de façon croissante dans nos machines, pour répondre aux nouvelles exigences de tri : caméras RGB, imagerie spectrale et fusion multi-capteurs. Afin d'accompagner ce déploiement industriel, l'équipe IA développe l'ensemble des outils DataOps/MLOps (« Data / Machine Learning Operations ») permettant de faciliter l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et le suivi des modèles exploités sur nos machines.

Au sein de l'équipe IA et en lien étroit avec les chercheurs et ingénieurs R&D, le/la stagiaire aura pour mission d'explorer, adapter et valider des approches récentes de vision par ordinateur afin de les rendre exploitables sur notre infrastructure industrielle.

Missions :

L'objectif est d'évaluer concrètement les bénéfices de ces approches sur des données réelles issues de nos machines (images RGB et spectrales) et de contribuer à la mise en production des solutions les plus prometteuses.

En détails, les principales tâches de ce stage sont les suivantes :

• Réaliser une veille et un état de l'art sur les approches récentes de vision par ordinateur pertinentes pour le tri industriel (modèles de fondation, Transformers, apprentissage avec peu de données, fusion multimodale, etc.).
• Implémenter, entraîner et évaluer ces approches dans nos environnements DataOps et MLOps internes, sur des jeux de données réelles.
• Optimiser les modèles retenus pour l'inférence temps réel sur nos machines (export ONNX, accélération GPU) et mesurer leurs performances.
• Analyser, valider et formaliser les résultats sous forme de RETEX (retour d'expérience) à destination des équipes R&D et IA, en mettant en avant les gains, limites et perspectives d'industrialisation.
• Participer au déploiement et à l'évaluation / qualification sur site de nouvelles solutions de tri à base d'IA.

• Vous êtes en école d'ingénieur / master spécialisé en intelligence artificielle ou vision par ordinateur (machine learning, deep learning, data sciences) ;
• Vous maîtrisez Python, PyTorch et C++ ainsi que les outils standards de traitement d'images et de données (OpenCV, numpy, etc.) ;
• Une expérience en deep learning sur de l'image ou de la vidéo (détection, segmentation, classification) serait un plus, de même que des notions de MLOps (Docker, suivi d'expériences, déploiement de modèles) ;
• Vous avez un intérêt pour le traitement d'images industrielles (RGB / spectrales) et la mise en oeuvre de modèles en conditions réelles ;
• Vous êtes dynamique, autonome et disposez d'un sens critique développé ainsi qu'un fort esprit d'initiative et d'équipe.

Informations pratiques :

• Durée : 5 à 6 mois
• Lieu : Pertuis (84), siège de PELLENC ST
• Encadrement :
• Gratification : 1200 €