Job details
Job Type
Internship
Full Job Description
Le deep learning est devenu un outils essentiel dans potentiellement tous les domaines de l’apprentissage machine. sa complexité calculatoire et ses forts besoins de ressources pose cependant la question de son utilisation en « embarqué » y compris dans des équipements à faible capacité en termes de CPU, de mémoire et consommation énergétique.
Dans le cadre d’un projet d’anticipation explorant l’IA embarquée dans les box Telecom, vous serez amené à porter en embarqué, dans un équipement télécom de type Livebox, un algorithme de deep learning développé en python au sein de notre équipe et visant à la reconnaissance d’un petit ensemble de commandes vocales (‘on’, ‘off’, ‘go’, ‘up’, ‘one,’ two’, …). Ce modèle est entraîné dans le cloud sur un ensemble préexistant d’échantillons. Les inférences sont cependant faites sur des échantillons de voix capturées en temps réel. Il peut donc être nécessaire de ré-entrainer le modèle pour l’adapter à la tessiture spécifique de chaque utilisateur.
Votre travail consistera donc au portage vers l’embarqué des processus d’inférence et de réentrainement. Ceci implique un passage de Python vers C++. Vous comparerez l’utilisation d’un ensemble d’outils (ONNX, Libtorch, Tensorflow, etc…) permettant la réalisation du passage du code python vers un code C++ embarqué.
Planning prévisionnel
Partie 1 : 1 à 2 mois
- Portage en ONNX vers C++ du code python pour l’inférence
- Mesure de comparaison de la précision (accuracy) des deux modèles (cloud et embarqué),
- Métrique du code embarqué : taille mémoire, RAM nécessaire, temps d’exécution,
Partie 2 : 2 à 6 mois
- Portage en utilisant les API C++ de Pytorch et de TensorFlow de l’Inférence et du réentrainement
- Mesure de comparaison de la précision (accuracy) des modèles embarqués en Pytorch et en TensorFlow
o Pour l’inférence
o Pour le réentrainement
- Métrique des codes embarqués :
o Métrique de l’inférence taille mémoire, RAM nécessaire, temps d’exécution, facilité de développement et de mise en œuvre
about you
Formation souhaitée :
- Vous possédez de bonnes compétences de développement en Python et en C++
- Vous préparez une formation de niveau Bac +5 école d’ingénieur ou Master Informatique
- Compétences et qualités personnelles recherchées : Connaissances en deep learning et machine learning
- Vous êtes capable de mener à bien un sujet et être force de proposition
- Vous êtes curieux, autonome et proactif.
- Vous avez un bon sens de l'analyse et êtes rigoureux dans l’exécution de votre mission.
additional information
Vous serez intégré.e au sein d’une équipe projet dynamique, à la pointe de l’innovation et de l’expertise dans le domaine du machine et du deep learning. Vous contribuerez à un projet d’anticipation alliant innovation et but opérationnel.
department
Orange est l'un des principaux opérateurs de télécommunications dans le monde avec plus de 236 millions de clients et présent dans 29 pays. La direction Business d'Orange Innovation œuvre au développement de nouveaux services pour les clients Entreprise. Au sein du Service Orange Innovation, vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée de 24 personnes (data scientists, data Engineers, chercheurs, chefs de projet…). Le/la stagiaire sera intégré.e au sein de l’équipe DI4B1 (Data Intelligence for Business). Ce stage sera basé à Sophia-Antipolis et débutera au mois de Mars 2022 (date sujette à flexibilité) pour une durée de 6 mois à temps plein (pas de stage alterné).
contract
Internship
Level : Bac+5
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