Stage en Deep Learning - Machine Learning H/F - Pellenc ST
Les missions du poste
Fort de plus de 2500 machines à travers le monde, nous oeuvrons et contribuons chaque jour, à la valorisation de nos déchets ainsi qu'à un environnement plus sain et durable pour demain. C'est dans ce contexte d'évolution et de passion que nous recherchons de nouveaux talents qui partagent nos ambitions, et qui souhaitent soutenir avec nous l'économie circulaire.
Au sein de l'équipe R&D, en collaboration avec les équipes capteurs et recherche appliquée, vous travaillerez sur l'application des Prototypical Networks, une approche de deep learning adaptée à l'apprentissage avec peu de données annotées, pour améliorer la classification des déchets.
Missions principales :
- Étudier les méthodes de few-shot learning et leurs applications à la classification d'images
- Prise en main des avancées sur le sujet
- Implémenter et adapter des modèles de Prototypical Networks au tri des déchets
- Évaluer les performances des modèles sur des jeux de données réels et optimiser leurs hyperparamètres
- Rédaction d'un rapport technique et présentation des résultats
Le profil recherché
Nous recherchons un étudiant(e) en Master 2 ou en dernière année d'école d'ingénieur, spécialisé(e) en mathématiques appliquées, traitement du signal, traitement de l'information ou apprentissage automatique.
Compétences techniques :
- Maîtrise de Python et de bibliothèques scientifiques telles que PyTorch, NumPy et scikit-learn.
- Connaissances en deep learning et en méthodes de classification
- Connaissances en machine learning et en algèbre linéaire
Vous faites preuve de rigueur, d'autonomie, de curiosité scientifique et d'esprit d'analyse.
Informations pratiques
- Durée : 5 à 6 mois
- Lieu : Pertuis (84), siège de PELLENC ST
- Encadrement : ingénieur R&D
- Gratification : 1200€
Compétences requises
- Python
- Autonomie
- Machine learning
- Esprit d'analyse