Entreprise
CESI est une école d'ingénieurs qui fait de la promotion sociale par l'excellence un modèle de réussite. Rejoignez un environnement stimulant où l'esprit d'équipe, la diversité des projets et l'autonomie ne font qu'un. Découvrez une école qui a su développer un modèle unique et se donne les moyens au quotidien de relever les grands défis de l'époque. Nos 25 campus, 28 000 étudiants, 8000 entreprises partenaires et 106 000 alumni témoignent de l'impact de CESI au niveau national.
CESI accompagne ses étudiants en utilisant des méthodes innovantes de pédagogie active. L'établissement forme avec rigueur les futurs ingénieurs, techniciens et managers, dans les secteurs suivants : l'Industrie & l'Innovation, le BTP, l'Informatique et le Numérique et le Développement Durable. Parallèlement, CESI concrétise son engagement dans la Recherche à travers des activités menées au sein de son Laboratoire d'Innovation Numérique, CESI LINEACT.
Les partenariats établis avec 130 universités à travers le globe, attestent de l'engagement international de CESI. Ces liens privilégiés offrent aux élèves ingénieurs une mobilité sortante et entrante à l'échelle internationale, façonnée notamment par des stages obligatoires faisant partie intégrante de leur cursus.
Description Du Poste
Intégrer LINEACT au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0.
Travaux
Descriptif des missions
Ce stage M2 s'inscrit dans le cadre du Challenge CoHoMa III proposé par le Battle Lab Terre et soutenu par l'Agence Innovation Défense, auquel CESI participe aux côtés de NAE, WE Access, Conscience Robotics et DAE. Force est de constater qu'à ce jour de nombreuses solutions existent dans la littérature en détection d'humains et de véhicules dans des domaines applicatifs variés : ex. véhicule autonome, vidéosurveillance. Cependant, ces approches souffrent de généralisation et sont très sensibles à de légères variations de domaine. Un autre point critique est le manque de jeux de données contextualisés aux problématiques militaires en extérieur qui rend les tâches d'apprentissage du modèle et de transfer learning délicates. Notre proposition s'inscrit donc dans ce contexte et vise à proposer une approche basée sur des jeux de données mixtes, c'est-à-dire des jeux de données mêlant scènes réelles et objets synthétiques reprojetés dans la scène. L'objectif de ce stage M2 est d'évaluer la pertinence de ces datasets en apprentissage profond pour la détection de personnes et de véhicules. Le stagiaire aura donc pour missions de :
* Créer des jeux de données mixtes (données synthétiques et réelles).
* Réaliser l'apprentissage du modèle à partir de ces données mixtes.
* Tester et évaluer les performances de la proposition vis-à-vis de datasets synthétiques.
Contexte du projet
Ce recrutement s'inscrit dans le cadre du projet CoHoMa (Collaboration Hommes-Machines) cofinancé par la région Normandie et l'Union Européenne, qui vise à tester, fiabiliser et faire monter en maturité des briques technologiques d'un système de « Collaboration Hommes-Machines » centré autour des drones et des rovers. Le challenge CoHoMa III proposé par le Battle Lab Terre et soutenu par l'Agence Innovation Défense, est un des terrains d'expérimentation du projet éponyme.
Présentation du laboratoire
CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l'industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l'entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l'humain et couplée à l'utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale; elle met l'humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l'angle technologique au travers de ces apports.
Sa recherche est organisée selon deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines applicatifs.
* L'équipe 1 "Apprendre et Innover" relève principalement des Sciences cognitives, Sciences sociales et Sciences de gestion, Sciences et techniques de la formation et celles de l'innovation. Les principaux objectifs scientifiques visés sont la compréhension des effets de l'environnement, et plus particulièrement des situations instrumentées par des objets techniques (plateformes, ateliers de prototypage, systèmes immersifs...) sur les processus d'apprentissage, de créativité et d'innovation.
* L'équipe 2 "Ingénierie et Outils Numériques" relève principalement des Sciences du Numérique et de l'Ingénierie. Les principaux objectifs scientifiques portent sur la modélisation, la simulation, l'optimisation et l'analyse de données de systèmes cyber physiques. Les travaux de recherche portent également sur les outils d'aide à la décision associés et sur l'étude des interactions humains-systèmes notamment à travers les jumeaux numériques couplés à des environnements virtuels ou augmentés.
Description Du Profil
Profil recherché : Master M2 en Informatique avec une coloration en vision par ordinateur, traitements d'images et apprentissage machine.
Vos Compétences
Compétences scientifiques et techniques :
Compétences
* Vision par Ordinateur, traitements d'images et apprentissage machine.
Programmation
* Python & C++
* C# (optionnel)
Environnement Et Développement
* PyTORCH, DOCKER, UNITY (optionnel)
Système D'exploitation
* LINUX & WINDOWS
Compétences Relationnelles
* Être autonome, avoir un esprit d'initiative et de curiosité.
* Savoir travailler en équipe et avoir un bon relationnel.
* Être rigoureux.
Gratification à 15% du plafond horaire de la Sécurité Sociale
Date de début : Février 2025
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