EDF R&D, avec ses 1 780 collaborateurs de 45 nationalités différentes, a pour missions principales de contribuer à l'amélioration de la performance des unités opérationnelles du groupe, d'identifier et de préparer les relais de croissance à moyen et long termes.
La R&D mobilise ses experts de l'énergie au bénéfice des problématiques de ses clients. Pour cela, elle peut s'appuyer sur plus de 70 plateformes d'essais, de mesure et de simulation, parmi les plus modernes et performantes du monde, dans tous les domaines du secteur énergétique. La R&D met également au service de ses clients son expertise sur les grands logiciels de simulation numérique et ses supercalculateurs. La R&D d'EDF dispose d'une capacité de calculs de 4 PFLOPS, ce qui en fait un acteur de premier plan dans ce domaine
Dans ce cadre, au sein du Département PERICLES (PErformance et prévention des Risques Industriels du parC par la simuLation et les EtudeS), le groupe Réalité Virtuelle et Visualisation Scientifique (RVVS) réunit les compétences de modélisation / interaction 3D, d'analyse de données visuelles (photos, 3D) et de vision assistée par ordinateur. Le groupe RVVS mène, entre autres, des activités de prototypage de solutions de réalité virtuelle / réalité augmentée au service de la maintenance des moyens de production d'électricité d'EDF, notamment pour la préparation d'interventions en centrale nucléaire.
En nous rejoignant, vous contribuerez à des projets innovants s'appuyant sur les technologies avancées d'intelligence artificielle pour dessiner l'avenir des différents métiers de l'entreprise, en France et à l'international.
Vos missions seront parmi les suivantes :
- Explorer les potentialités des techniques de deep learning pour segmenter les photos ou les scans laser issus de la numérisation des installations d'EDF (reconnaitre l'immatriculation d'équipements voire reconnaître directement des équipements, etc.). Cette activité sera réalisée en support à l'ingénierie nucléaire pour la réalisation d'inventaires en phase de modification ou de démantèlement.
- Mettre en oeuvre des algorithmes de traitement d'image et de computer vision afin d'automatiser la détection de défauts sur des assemblages combustibles en coeur de réacteur nucléaire en appui aux inspections télévisuelles.
- Identifier les propriétés d'un bâtiment (année de construction, nombre de fenêtres, type de toitures, etc.) par analyse des photos de la façade afin d'en déduire ses performances énergétiques et positionner des offres de rénovation pertinentes pour les clients EDF.
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