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Stage - vision par apprentissage profond - détection d'anomalies (f/h)

Clermont-Ferrand
Stage
Alternance
Michelin
Publiée le 23 novembre
Description de l'offre

Stage - Vision par Apprentissage Profond - Détection d'Anomalies (F/H) - - - - - - - - - - - - Contexte Dans le cadre de notre engagement à améliorer la qualité de nos produits, nous recherchons un stagiaire pour étudier et comparer différents modèles de vision par apprentissage profond. Ce projet portera sur la détection d'anomalies, avec localisation et classification, sur des images capturées par une caméra, visant à identifier les défauts sur des objets en mouvement sur une ligne de production textile ou d'autres secteurs. Missions et objectifs Le stagiaire aura pour mission de : Identifier dans la littérature des modèles de vision par apprentissage profond adaptés à la détection d'anomalies pour notre cas d'application, en tenant compte des critères tels que le temps d’inférence, la précision et la reproductibilité. Comparer les méthodes d'apprentissage profond aux techniques classiques de traitement d'images afin de mettre en évidence, le cas échéant, les avantages et inconvénients de chaque approche. Développer un prototype en Python utilisant la librairie PyTorch pour l'implémentation des modèles choisis. Évaluer et comparer l'efficacité de divers modèles sur des ensembles de données d'images variés issus de caméras industrielles, afin d'analyser la capacité de généralisation de ces modèles. Explorer et proposer des solutions d'amélioration en fonction des résultats obtenus. Délivrables À la fin du stage, le candidat devra fournir : Un rapport détaillé comparant les différents modèles analysés, rapport détaillé comparant les différents modèles analysés, incluant des métriques de performance. Le code source documenté de l'application développée. Une présentation des résultats et des recommandations pour le déploiement futur des modèles. Apports pour le candidat Ce stage offre une occasion de : Acquérir une expérience pratique dans un domaine innovant et en plein essor. Développer des compétences techniques avancées en apprentissage profond et en programmation avec PyTorch. Collaborer au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée d'automaticiens, de mécaniciens et de data scientists, tout en évoluant dans un environnement de travail stimulant axé sur la recherche industrielle. Profil recherché Nous recherchons un(e) étudiant(e) en école d'ingénieur ou master (bac5) dans un domaine tel que l'informatique, l'intelligence artificielle ou une discipline connexe. Les compétences et qualités suivantes sont requises : Connaissance approfondie de Python et des librairies pour la vision par ordinateur. Capacité à lire, comprendre et résumer des articles scientifiques en anglais. Bonnes compétences en communication écrite et orale. Expérience ou intérêt pour la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Expérience ou intérêt pour la R&D. - - - - - - - - - - - - Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l’expérience employé ! Une note de 99/100 à l’index de l’égalité femmes-hommes Entreprise « Handi accueillante », avec un réseau de référents et ambassadeurs Handicap pour vous accompagner 83,5% de taux d’engagement de nos employés 94,6% des stagiaires et alternants nous recommandent, label "Happy Trainees" depuis 9 années consécutives Classé parmi les groupes du CAC 40 les plus engagés selon les Bac5 à l’index RSE Universum 2023 Parmi les 100 entreprises les plus attractives pour les étudiants et actifs BAC2/3 au classement Universum 2023 N°1 des entreprises de plus de 500 stagiaires et alternants qui rémunèrent le mieux au Classement HappyTrainees® Rémunération 2023 Dans le Top 10 des meilleurs employeurs en France au classement Glassdoor 2023 Dans le top 3 des entreprises du secteur « Automobile / Equipementier » en matière d’attractivité employeur à l’édition 2024 du Palmarès @EPOKA @GROUPE IFOP @Occurrence Pour en savoir plus sur le Groupe : https://recrutement.michelin.fr - - - - - - - - - - - -

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