Stagiaire Computer Vision H/F à La Seyne-sur-Mer

IQANTO ACTEUR DE LA TRANSFORMATION DIGITALE DE L'INDUSTRIE RECRUTE

Intégrateur de solutions numérique et robotique, nous nous appuyons sur une large palette de compétences pour accompagner nos clients dans leur transformation numérique : Data Science, Ux/Ui, IT, Cloud, Cybersécurité, Automatisme, Internet des Objets, process industriel et Cobotique.

iQanto réunit les compétences et les savoir-faire numériques et robotiques de près de 900 collaborateurs dans une chaîne de valeur intégrée et élargie autour de notre cœur de métier : la transformation numérique.

Rejoignez une équipe composée d’experts en nouvelles technologies et tournée vers l’innovation.

Nous recherchons, à La Seyne-sur-Mer, un stagiaire Computer Vision & Benchmark d'Algorithmes Industriels H/F pour une durée de 2 à 6 mois.

POSTE

Notre solution permet de déployer des capacités de vision avancées au plus près des procédés industriels (inspection qualité, contrôle de conformité, guidage robot, tri, etc.). Afin d'enrichir la suite algorithmique embarquée, l'objectif principal du stage est de mettre en œuvre et d’évaluer des algorithmes de Computer Vision (classiques, Deep Learning, modèles de fondation) appliqués à différentes familles de cas d'usage industriels. Les algorithmes ayant démontré les meilleures performances (précision, temps d'exécution, robustesse) seront ensuite préparés pour leur intégration finale dans l'environnement ciblé.

Missions Principales

· Implémentation & Test des Algorithmes :

o Sélectionner et tester un panel d'algorithmes pour différents types d’applications industrielles : approches traditionnelles et approches IA/Deep Learning.

o Évaluer les performances selon des métriques clés : précision, temps de traitement / FPS, empreinte mémoire et consommation de ressources matérielles.

· Prototypage & Pré-intégration :

o Mettre en place un benchmark automatisé pour comparer facilement les modèles.

o Formater et optimiser des algorithmes retenus en vue de leur déploiement futur dans l'architecture IQ Vision Environment.

PROFIL

Formation : Étudiant(e) en Master 2 ou Dernière année d'École d'Ingénieurs (Computer Vision, Intelligence Artificielle, Traitement d'Images ou Informatique).

Compétences techniques clés :

· Python, Docker, Git, Linux.

· Bibliothèques & Frameworks : OpenCV, PyTorch / TensorFlow.

· Vision par Ordinateur : Bonnes connaissances théoriques et pratiques en traitement d'images classique et en réseaux de neurones (CNN, détection d'objets, segmentation).

Savoir-être :

· Rigueur scientifique, esprit critique et goût pour le benchmark / la comparaison méthodique.

· Autonomie, curiosité et force de proposition.