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À travers nos marques Gang de Pommes et Bel Accord, nous réinventons le cidre avec des recettes audacieuses, modernes et responsables. Nous allions tradition et innovation pour offrir des produits uniques, aussi bien pour l'apéritif que pour accompagner les repas. Notre engagement est simple : soutenir l'économie du grand Ouest. Grâce à l'un des fondateurs, producteur artisan passionné, nous garantissons une qualité exceptionnelle à chaque étape du processus, de la récolte à la production. Nous mettons tout en oeuvre pour offrir un produit authentique. Notre mission : offrir une alternative responsable et innovante tout en créant une empreinte économique durable dans le Grand Ouest. Chaque bouteille de cidre que nous produisons participe activement à ce modèle économique, soutenant directement notre producteur et apportant aux consommateurs une expérience unique. ? Stage Marketing & Communication Digitale (H/F) ? Brest / Finistère ? 2 à 6 mois - démarrage flexible ?...

Stage Marketing & Communication Digitale (H/F) Brest / Finistère 2 à 6 mois – démarrage flexible Une marque en pleine construction. Une vraie place pour toi. Nous développons une vision nouvelle du cidre : la sistronomie . L’art d’accorder le cidre aux mets, de l’apéritif au dessert, avec la même exigence que le vin. Pour porter cette ambition, nous avons créé deux univers complémentaires : Gang de Pommes – audacieuse, conviviale, moderne (moment apéritif) Les Cidres du Bel Accord – gastronomique, élégante, orientée accords mets–cidres Nous sommes en plein développement commercial (GMS, CHR, salons professionnels). Aujourd’hui, nous cherchons un(e) stagiaire qui veut apprendre vite, créer beaucoup, avoir un vrai impact… et prendre du plaisir à le faire. Ce que tu vas vraiment vivre : Ici, tu ne feras pas « que » poster sur Insta ! Tu travailleras directement avec le fondateur, au cœur des décisions. Tu comprendras comment une marque naît, se...

Summary Multi-Modal Large Language Models (MLLMs) are increasingly capable of processing and reasoning over diverse input modalities such as text, images, audio, and video. However, running such models in real-time or resource-constrained environments poses significant challenges in terms of bandwidth and compute requirements. Distributing the processing of models between client and server (a "distributed computing" approach) is a promising solution. While traditional distributed inferencing has been applied successfully to DNN models, extending this paradigm to MLLMs is a novel and impactful use case. This internship aims to demonstrate the feasibility of distributed MLLMs inference approach, where MLLM components are distributed across two endpoints, coordinated through an agentic orchestration. Responsibilities The internship will be involved in the following tasks: Survey the recent advances in MLLMs, Select representative models, and a representative agentic...