En tant que stagiaire machine learning, votre objectif sera d’étudier, développer et intégrer les méthodes les plus prometteuses de détection d’anomalie non supervisée ou faiblement supervisée dans notre logiciel d’automatisation du contrôle qualité afin de résoudre des problématiques concrètes de contrôle visuel dans l’industrie.

Encadré par le CTO, vous serez amené à collaborer avec l’ensemble de l’équipe de Visionairy, au sein de l’incubateur de Polytechnique (Drahi-X-Novation Center).

Stack: Python, Pytorch, MLFlow, Azure, Lightning

Mots clés : unsupervised learning, anomaly detection, foundation models, few-shot learning.

Missions

• Améliorer notre méthode de détection d’anomalie non supervisée propriétaire (GLAD)

• Développer des solutions pour résoudre les problématiques liée à la haute résolution et la variabilité des images

• Etudier et tester les modèles récents en non supervisé et faiblement supervisé (AnomalyDino, WeakREST etc.)

Nous recherchons une personne avec un bon background mathématiques, statistiques et probabilités, et motivé.e développer des modèles avec des impacts métiers tangibles. 

Requis

• Master 2 Mathématiques appliqués ou équivalent

• Deep learning & computer vision : CNNs, Visual transformers

• Bonne pratique de Python, Pytorch

• Intéressé par le secteur et rejoindre une startup

Préféré

• Expérience significative en Pytorch

• Image processing

• Lightning

1. Call d’intro (20 min)

2. Entretien (1H30) (sur place)