Stagiaire en Data Science et Computer Vision (H/F)

Introduction
Pour notre division
Systèmes d'Information
, nous recherchons un⸱e
Stagiaire
dont la mission principale sera de
contribuer au développement de solutions de Computer Vision
.
Responsabilités
Afin de mener à bien sa mission, la/le stagiaire devra mener les actions suivantes :
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Participer à l'acquisition, à la qualification et à l'annotation des images
*
Mesurer les performances des solutions développées et documenter les résultats
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Étudier et développer des méthodes de réalignement d'images
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Améliorer les méthodes de segmentation utilisées dans les pipelines de reconnaissance visuelle
*
Contribuer à la mise en place d'un pipeline unifié de préparation et de validation des données, ainsi qu'à l'état de l'art en computer vision
Profil
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Actuellement en Master en Data Science, en Informatique, en Robotique ou équivalent
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Connaissances solides en traitement d'images et en computer vision : connaissance des problématiques de détection, de segmentation et de classification
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Maîtrise de Python et de bibliothèques de Data Science et de Deep Learning, une première expérience avec PyTorch ou TensorFlow serait un plus
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Compréhension des étapes de préparation des données, d'entraînement et de validation des modèles
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Capacité à définir des métriques, conduire des expérimentations et analyser les résultats
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Curiosité scientifique et intérêt pour les problématiques industrielles et capacité à résoudre des problématiques complexes
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Rigueur, autonomie et force de proposition
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Aisance relationnelle et intérêt pour le travail en équipe
Conclusion
S'immerger enfin dans la pratique, assumer ses premières responsabilités, participer à des projets novateurs, mettre au profit de l'entreprise son enthousiasme et ses compétences fraîchement acquises : voilà les défis que Rolex vous aidera à relever.
L'idée de rejoindre une manufacture de renom, ayant conscience de l'importance d'accompagner et de former ses collaborateurs par des professionnels du métier, vous réjouit ? Alors, rejoignez-nous.
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#LI-DNI