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En pleine expansion, notre entreprise innovante et dynamique recherche un(e) : Stagiaire Ingénieur R&D / Intelligence artificielle - Vision par ordinateur (H/F) Poste basé à Pertuis (84). Sujet du stage: La performance de nos systèmes de vision par ordinateur dépend fortement de la qualité et de la diversité des données d'apprentissage. Le stage porte sur l'utilisation de méthodes de synthèse d'images conditionnelle (ex : GANs, Diffusion Models, Image-to-Image translation) afin de générer des données artificielles adaptées aux tâches de segmentation par instance. L'objectif est de créer des pipelines permettant de : Générer des images réalistes et variées conditionnées sur des annotations ou contraintes spécifiques. Enrichir nos bases de données internes pour pallier le manque de représentativité ou les déséquilibres de classes. Améliorer la robustesse et la précision des modèles de segmentation par instance utilisés dans nos machines de tri. Missions principales : Étudier...

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 : Collaborer avec les équipes...

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 cette équipe, et en collaboration étroite avec les ingénieurs IA, les experts applicatifs et les chefs de projet, le/la stagiaire aura pour mission de structurer et piloter des études Data Science visant à améliorer la performance, la robustesse et la portabilité de nos modèles d'IA dans un contexte industriel exigeant. En détails, les principales tâches de ce stage sont les suivantes : Recueillir les besoins auprès des parties prenantes (experts applicatifs, responsables projets, ingénieurs IA) afin de comprendre les problématiques de tri et...

En pleine expansion, notre entreprise innovante et dynamique recherche un(e) : Stagiaire Ingénieur R&D / Intelligence artificielle - Vision par ordinateur (H/F) Poste basé à Pertuis (84). Sujet du stage: Dans le cadre de nos travaux R&D, le stage portera sur l'étude et la mise en oeuvre de stratégies d'apprentissage actif (Active Learning) et faiblement supervisées (Weakly/Semi-supervised Learning) appliquées à la segmentation par instance. L'objectif est de réduire le coût de l'annotation manuelle tout en maintenant des performances élevées des modèles de segmentation utilisés dans les machines de tri PELLENC ST. Deux axes principaux seront développés et évalués sous PyTorch : Implémentation de stratégies d'apprentissage actif (sélection d'échantillons informatifs, incertitude, diversité, entropie). Intégration de méthodes faiblement ou semi-supervisées (pseudo-labeling, consistency regularization, teacher-student frameworks). Missions principales : Étudier l'état de...

En pleine expansion, notre entreprise innovante et dynamique recherche un(e) : Stagiaire Ingénieur R&D / Intelligence artificielle - Vision par ordinateur (H/F) Poste basé à Pertuis (84). Sujet du stage: Dans le cadre de nos travaux R&D, le stage portera sur l'étude et l'implémentation de modèles de fondation open-source (ex. DINOv2, DINOv3, etc.) appliqués à la segmentation par instance. A minima, deux architectures seront développées et évaluées sous PyTorch : ViTAdapter + Mask R-CNN RTMDet L'objectif est de comparer et d'adapter ces modèles pour améliorer la précision et la robustesse des machines de tri PELLENC ST, afin de renforcer leur performance industrielle. Missions principales : Étudier l'état de l'art des modèles de fondation appliqués à la segmentation par instance. Implémenter et adapter deux architectures en PyTorch à partir de frameworks existants (MMdet). Réaliser des expérimentations comparatives (datasets internes). Évaluer les gains en termes de...