Stagiaire Vision IA – Déploiement MLOps Industriel

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

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