Stage - machine learning

Au sein de l’équipe R&D, votre mission sera d’appliquer des routines de traitement de données et des algorithmes de Machine Learning multimodaux pour extraire des formes géométriques, reconnaître des objets remarquables et segmenter les surfaces en zone d'intérêts (reconnaître les types de contaminations et dégradations).

Vous travaillerez avec les roboticiens et les experts en drone pour intégrer ces informations dans notre logiciel de pilotage.

Pour mener à bien ce stage, nous vous proposerons de réaliser ces tâches :

1. Récolte et analyse des données

* Participer aux vols de tests;

* Récolter les données pertinentes en tests et en chantier;

* Analyse globale de toutes les données collectées : odométrie, GPS, sonars, lidars, et vision stéréographique ;

* Rédaction de rapports à destination des différentes équipes de l’entreprise.

2. Post traitement des données complexes

* Annotation de jeux de données lidar / caméra ;

* Extraction de formes intéressantes (fenêtres, débord de toit, volet roulant, etc.…);

* Optimisation du code pour des performances en temps réel sur un ordinateur de bord de type Jetson;

* Intégration dans la solution logicielle existante.

3. Stratégies de fusion de données

* Comparaison des performances des capteurs ;

* Analyse des algorithmes de fusion de données déjà développés ;

* Proposition d’amélioration des stratégies de fusion.

* Vous êtes étudiant(e) ingénieur ou suivez un Master en quatrième ou cinquième année

* Vous avez une spécialisation en électronique embarquée, informatique, traitement du signal ou robotique

* Vous avez intérêt pour la robotique et le Machine Learning; une expérience en projet ML de l’annotation jusqu’à la mise en production est un plus

* Vous aimez travailler en équipes, êtes curieux(se) et créatif(ve)

* Vous avez de bonnes capacités rédactionnelles

* Vous avez des connaissances en Python pour l’analyse de données et la modélisation

* Vous avez déjà utilisé des frameworks standards de deep learning (PyTorch, Tensorflow) et des outils de visualisation de données : Matplotlib, PyPlot, Foxglove, etc...

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