Finalité du poste
Contexte :
Au sein d’IDEMIA, l’unité Research & Technology joue un rôle clé dans le développement des technologies de demain, intégrées à l’ensemble de nos lignes de produits.
Composée d’environ 100 chercheurs et ingénieurs passionnés, l’équipe repousse chaque jour les limites de l’innovation dans des domaines à fort impact tels que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d’empreintes digitales et d’iris, la détection de fraude, l’acquisition sécurisée, l’analyse vidéo, ainsi que la reconnaissance et l’authentification de documents.
Ce stage porte sur le suivi multi-objets en environnement “freeflow”, où les objets se déplacent librement sans contraintes physiques. Le suivi dans de telles scènes encombrées est complexe en raison des occultations fréquentes, qui entraînent souvent des inversions d’identité ou des pertes de suivi.
L’objectif est de développer un système de suivi à la pointe de la technologie, robuste et fiable, capable de gérer ces scénarios complexes de type freeflow.
Ces travaux de recherche présentent un intérêt direct pour IDEMIA, car ils contribuent aux applications d’identification en freeflow et de surveillance intelligente.
Le stage aura une durée de 6 mois, débutera en mars 2026 et sera basé à Courbevoie (La Défense).
Missions principales
• Plusieurs axes de recherche peuvent être explorés pour relever ce défi, notamment :
-Exploiter le suivi et la segmentation multi-objets amodaux afin de raisonner au-delà des régions visibles ;
-Utiliser des jeux de données de réidentification (Re-ID) avec des architectures de suivi modernes (par exemple, MOTIP) ;
-Intégrer des informations 3D dans des configurations multi-caméras afin de tirer parti de la cohérence spatiale et du suivi inter-vues.
• Les principales responsabilités incluent :
-Analyser et comprendre l’architecture et les performances actuelles du modèle de suivi ;
-Mener des expériences pour évaluer les performances de suivi sur des référentiels pertinents ;
-Collaborer avec une équipe de chercheurs afin de contribuer aux objectifs globaux du projet ;
-Documenter les résultats et présenter les conclusions aux parties prenantes.
Profile & Other Information
Formation :
* Étudiant en école d’ingénieurs en dernière année du cycle d’ingénierie, ou étudiant en Master 2 spécialisé en vision par ordinateur, traitement d’images ou Deep Learning.
Compétences techniques requises :
* Solide connaissance en vision par ordinateur et en Deep Learning.
* Maîtrise de Python, OpenCV et PyTorch (ou frameworks similaires).
* Formation approfondie en analyse de données et développement logiciel.
Compétences interpersonnelles et linguistiques :
* Excellente maîtrise de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit (lecture d’articles scientifiques, présentations, etc.).
* Esprit curieux, proactif et autonome.
* Orienté résultats et solutions.
* Capacité à communiquer de manière claire et convaincante.
* Envie de contribuer à toutes les étapes du cycle de vie d’un algorithme : conception, implémentation, intégration, test et optimisation.
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