Ingénieur Machine Learning en environnement embarqué H/F

Résumé du poste
Stage(6 mois)
Bois-Colombes
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master
Compétences & expertises
Contenu généré
Langages de programmation
Java
Kotlin
Tensorflow
Keras
+3
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Sagemcom conçoit et produit des produits innovant et à haute valeur ajoutée. Dans cette gamme, les Video Sound Box de nouvelle génération comportent des réseaux de micros, une caméra interne ou externe, ainsi que des haut-parleurs optimisés pour un rendu audio Dolby Atmos. Ces produits utilisent les OS Linux et Android TV principalement. Les nouvelles générations sont pourvues d'accélérateur de réseaux de neurones (NPU : Neural Processing Unit). Ces plateformes matérielles combinent beaucoup de fonctionnalités (décodeur TV, visio conférence, haut-parleur intelligent, assistants vocaux, etc) et permettent de créer de nouveaux cas d'usage.
L'objectif de ce stage est de démontrer les capacités des nouveaux chipsets équipés de processeurs neuronaux en alliant intégrations d'algorithme de « Machine Learning / Deep Learning » et développements logiciel à la fois niveau application Android TV et middleware.
Vous serez intégré à l'activité innovation dans une équipe logicielle Android TV transverse multi métiers et serez en charge de :
Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» pour créer des "Audio Effects".
Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» pour des applications type "Speech to text" et "Text to speech".
Développer le logiciel middleware qui exploitera les informations recueillies par ces algorithmes.
Combiner ces développements pour une mise en situation dans un cadre applicatif.
Compétences techniques requises :
Connaissance des bases des réseaux des neurones.
Être à l'aise avec les langages de programmation C/C++ , Java/Kotlin, Python.
Être à l'aise avec les frameworks de Deep Learning (TensorFlow, Pytorch, etc ..).
Notions en traitement de signal.


Profil recherché

Cycle ingénieur dernière année.
Anglais technique
Langage et Environnements: Android, Linux embarqué, C/C++, Java, Kotlin, Python, cross compilation, Machine learning, Deep learning, Tensorflow, Keras, Tensorflow Lite, Traitement de signal, Traitement de langage.

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