À propos de nous
Grande École du Numérique créée en 1936, l’Efrei est un acteur indépendant majeur de l’enseignement supérieur et de la transformation numérique. Installée à Paris ainsi qu’à Bordeaux, l’Efrei forme 5 800 étudiants dans son programme Grande École d’ingénieurs et dans ses Programmes Experts du numérique (bachelors, mastères…), et propose également une offre de formation continue.
Rejoindre l’Efrei, c’est bien plus que rejoindre simplement un leader de l’enseignement supérieur de premier plan, c’est vouloir s’engager dans un projet pédagogique et humain centré sur les étudiants, avec l’assurance d’avoir les moyens de ses ambitions tout en vivant dans un cadre professionnel exceptionnel au sein de nos campus.
Leader indépendant reconnu d’intérêt public par l’État (EESPIG), l’Efrei est habilitée par la Commission des titres d’ingénieurs (CTI) et fait partie de la Conférence des Grandes Écoles. Depuis janvier 2022, l’Efrei est établissement composante de Paris Panthéon-Assas Université.
Mission
L’Efrei Research Lab, est le laboratoire sur le numérique de l’Université Paris Panthéon-Assas, rattaché à l’école doctorale ED 455 EGIC, délivrant le doctorant en informatique. L’Efrei Research Lab comprend une quarantaine d’enseignants-chercheurs et autant de doctorants. Il possède quatre axes de recherche : données et Intelligence Artificielle ; sécurité, résilience et confiance numérique; réseaux de communication ; systèmes embarqués intelligents. Il développe aussi de la recherche inter- et transdisciplinaire (santé, droit, gestion, information-communication) en particulier au sein de l’Université Paris Panthéon-Assas.
Dans le cadre d’un projet de recherche innovant mêlant intelligence artificielle, réseaux 5G et environnement, vous contribuerez au développement d’un système distribué de surveillance des émissions de véhicules en milieu urbain. L’objectif est de proposer une architecture innovante à l’interface entre smart city, transport intelligent et durabilité environnementale.
Vos principales activités :
Développer des modèles de vision par ordinateur (Deep Learning) pour :
* détecter et classifier les véhicules,
* estimer leur vitesse à partir de flux vidéo.
Concevoir une architecture Edge-AI distribuée (RSU / MEC 5G).
Exploiter des données de trafic réel pour produire des indicateurs d’émissions polluantes.
Mettre en œuvre des analyses spatio-temporelles et géospatiales.
Étudier et optimiser les stratégies d’orchestration Edge-AI (latence, précision, coût de calcul, scalabilité).
Contribuer à la modélisation environnementale et à l’identification de zones à fort impact pollution.
Profil
Vous êtes étudiant(e) en dernière année de formation Bac+5 (Master 2 ou équivalent), avec une orientation recherche en intelligence artificielle, data science, informatique ou dans un domaine connexe. Vous disposez de solides compétences en deep learning et en vision par ordinateur, idéalement avec une expérience de modèles de type YOLO ou équivalent, et maîtrisez le langage Python.
Vous portez un intérêt marqué pour les systèmes distribués et les architectures Edge Computing, ainsi que pour l’analyse de données spatio-temporelles et les outils d’analyse géospatiale. Sensible aux enjeux environnementaux et aux problématiques de ville intelligente, vous souhaitez mettre vos compétences techniques au service de projets à impact.
Une première expérience en traitement de données ou en vision par ordinateur, acquise dans un cadre académique ou personnel, constituera un atout supplémentaire pour réussir dans ce stage.
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