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NOVACARB
Une entreprise spécialisée en machines de tri recherche un stagiaire en intelligence artificielle pour tester et valider des innovations. Vous travaillerez avec R&D sur des algorithmes pour le traitement d'images industrielles (RGB et spectrales). Les compétences en Pytorch et Tensorflow sont souhaitées, ainsi qu'un intérêt pour l'analyse de données. Le stage se déroule à Pertuis, dans un environnement stimulant.
L’intelligence artificielle est intégrée de façon croissante dans nos machines, pour répondre aux nouvelles exigences de tri. Afin d’accompagner ce déploiement industriel, une équipe projet dédiée développe activement l’ensemble des outils de DataOps/MLOps (« Data / Machine Learning Operations ») permettant de faciliter le développement, l’évaluation et le maintien en condition opérationnelle des réseaux 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 de tester, adapter et valider les innovations issues de la recherche afin de les rendre exploitables sur notre infrastructure industrielle.
L’objectif est d’évaluer concrètement les bénéfices de ces approches sur des flux de données réelles (images RGB et spec-trales) et de contribuer à la mise en production des modules les plus prometteurs.
En détails, les principales tâches de ce stage sont les suivantes :
Profil recherché :
Pellenc ST conçoit et fabrique des machines de tri intelligent, destinées à l'industrie du recyclage. Engagés dans un monde en pleine évolution, nos ambitions se tournent aujourd'hui vers les nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle ou encore l'industrie 4.0 et les machines connectées. Fort de plus de 2500 machines à travers le monde, nous œuvrons et contribuons chaque jour, à la valorisation de nos déchets ainsi qu'à un environnement plus sain et durable pour demain. C'est dans ce contexte d'évolution et de passion que nous recherchons de nouveaux talents qui partagent nos ambitions, et qui souhaitent soutenir avec nous l'économie circulaire.
* Il benchmark retributivo si basa sugli obiettivi retributivi dei leader del mercato nei rispettivi settori. È pensato per orientare gli utenti Premium nella valutazione delle posizioni aperte e aiutarli a negoziare la propria retribuzione. Tale benchmark non è fornito direttamente dall'azienda, quindi la retribuzione effettiva potrà risultare anche notevolmente superiore o inferiore.