Missions et Activités :
La première étape consistera à bâtir une base d'apprentissage à partir d'images existantes. Cette étape est fondamentale, et permet de fournir une base d'images « annotées » permettant de distinguer dislocations et autres défauts.
Puis on pourra dans un deuxième temps effectuer une étude comparative des architectures classiques de détection de régions (ROI), RCNN et YOLO, pour identifier la meilleure configuration pour l'application, et effectuer un apprentissage à partir des images précédentes.
Une étude prospective de transfert de l'architecture choisie vers une architecture NeRF (ou PINN) sera menée pour envisager un modèle continu (modèle physique) éventuel des dislocations.
Profil du/de la candidat(e) : (Prérequis/ Diplôme)
Le sujet de stage conviendrait à un(e) candidat(e) niveau bac+5 préparant un master ou un diplôme d’ingénieur dans les spécialités suivantes : informatique, informatique industrielle, traitement d'images
1. Savoir être : Motivé(e), enclin à la communication et autonomie
2. Savoir faire : Structuration d’un travail scientifique, analyse et synthèse de résultats et présentation orale de résultats
3. Connaissances : Traitement d’image, apprentissage, Python, Deep Learning, Métallurgie (serait un plus)
Conditions :
L’offre de stage est à pourvoir à compter du 01/03/2026 pour une durée de 6 mois.
Renseignements et modalités de dépôt de candidature :
4. Transmettre un CV et une lettre de motivation (1 page maximum)
5. Fournir les relevés de notes des deux dernières années
6. Inclure, au moins, une lettre de recommandation
7. Pour tout renseignement sur le poste, merci de vous adresser aux personnes suivantes :
Romain GAUTIER, enseignant-chercheur, @imt-nord- ; .13
Franck DUFRENOIS, enseignant-chercheur (HdR),
André BIGAND, Prof. Emerite, @univ-
8. Pour tout renseignement administratif, merci de vous adresser à la Direction des Ressources Humaines :
9. Par ailleurs, le poste peut être aménagé pour une personne en situation de handicap.
Date limite de candidature : 30/01/2026
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