Chez Bertin Technologies, nous développons des équipements et systèmes de mesure pour des applications scientifiques et critiques. Nos technologies sont utilisées dans des secteurs stratégiques comme la défense et la sécurité, le nucléaire civil, l'environnement, le spatial et les sciences du vivant.
Fondée en 1956 par l'ingénieur Jean Bertin, notre entreprise rassemble aujourd'hui près de 1000 collaborateurs et dispose de filiales en Europe, aux États-Unis et en Asie.
Découvrez nos innovations et suivez notre actualité sur notre site www.bertin-technologies.com et nos réseaux sociaux (LinkedIn et YouTube).
Vous intégrerez notre Bureau d'Etudes Informatique et Traitement du Signal au sein d'une équipe de 19 personnes - dont 1 alternant et vous contribuerez à l'optimisation d'un écosystème complet de Deep Learning.
Aymeric supervisera votre alternance et vous accompagnera tout au long de votre parcours.
Vos principales missions seront les suivantes :
Celles-ci couvrent toutes les étapes d'un projet de Deep Learning
- Collecter des données d'imagerie (visible et infrarouge thermique) à l'aide de nos moyens d'enregistrement (calculateurs Nvidia à base de GPU) permettant l'inférence et l'archivage à la volée, ou via des sources externes (sous-traitance, simulation)
- Sélectionner et filtrer les données afin de constituer une base de données et des jeux de données pour l'apprentissage automatique
- Participer aux campagnes d'acquisition d'images sur le terrain et réaliser ou piloter l'annotation des images
- Entraîner un modèle basé sur des réseaux de neurones de convolution
- Développer des codes d'interfaçage avec la base de données et mettre en oeuvre le workflow automatique développé chez Bertin
- Évaluer les performances du modèle et analyser les résultats afin d'améliorer la chaîne d'apprentissage
- Participer au déploiement du modèle sur des architectures embarquées (FPGA ou GPU)
Environnement technologique
- Imagerie / optique : caméras visible et infrarouge thermique
- Calcul : stations de travail GPU pour l'apprentissage automatique et calculateurs nomades pour l'inférence temps réel
- Développement logiciel : Python et C++
- Développement algorithmique : réseaux de neurones de convolution
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