STAGE Projet de fin d’étude deep learning

Date de mise à jour de l’offre

TERRA :

TERRA est un bureau d’études et de conseil indépendant, dans le champ de l’économie de l’environnement. Son équipe pluridisciplinaire accompagne les décideurs publics et privés dans l’orientation et la mise en œuvre opérationnelle de leurs politiques déchets et plus largement de leurs projets d’économie circulaire. TERRA est basé à Paris et est organisé en 4 pôles d’intervention : - Pôle étude & stratégie : pour une approche intégrée des enjeux économiques, techniques et sociaux de la durabilité, - Pôle audits & contrôles : pour une amélioration continue de la mise en oeuvre des projets et un contrôle de conformité exigeant, - Pôle mesure & analyses : pour une mesure précise des flux matière et l'analyse de la gestion des déchets au concret, - Pôle transverse : cartographie et système d'information.

Description de la mission

TERRA recherche un(e) stagiaire qui travaillera sur la création et l'amélioration d'algorithmes de Deep Learning dans le domaine du traitement d’image (détection et classification d’objets).
Le stagiaire sera en charge d’optimiser et de poursuivre le développement d’algorithmes ayant pour objectif l’identification de la composition de déchets à partir de photos (Multiple Object Recognitions). Mais aussi la mise en place de nouveaux algorithmes ayant les mêmes grands objectifs, mais présentant toutefois certaines subtilités (jeux de données et natures d’identifications différentes…).
Taches à effectuer :
 Sélectionner, concevoir et implémenter des modèles pour la détection et la classification d’objets, via des approches Deep Learning (supervisé ou non supervisé).
 Construire et alimenter des bases de données d’images labélisées qui serviront de base d'apprentissage.
 Participer à l’expérience de développement de projets complets ou déjà amorcés.
 Veille régulière des dernières avancées algorithmiques en traitement d'image, vision par ordinateur, Deep Learning appliqué au traitement d'images.
 Pilotage et contribution à des projets de recherche visant au développement de nouveaux algorithmes de traitement d'image.
 Prise en charge de la montée en maturité d’algorithmes pour leur intégrabilité dans les produits de la société.
 Améliorez en continue les performances des différentes architectures (Clustering, Reinforcement learning).
 Organiser la collecte des données métier : data exploration (outils, applications et scripts)
 Implémenter des méthodes de Machine Learning de l'état de l'art, y ajouter des particularités pour répondre aux besoins TERRA

Profil recherché

De formation a minima niveau Bac +5, Université ou Ecole d’ingénieur, avec orientation dans le champ du numérique / IT / deep learning
 Autonome, rigoureux, organisé
 Capacité de recherche d’informations, d’analyse, d’écoute et de gestion de projet
 Aisance rédactionnelle, claire et synthétique
 Bonne culture technique, appétence pour les nouvelles technologies, objets connectés, applications web/mobiles et le digital
 Bon relationnel et curiosité
 Intérêt et sensibilité aux problématiques de protection de l’environnement
 Bonne connaissance de la programmation orientée objet
 Connaissances générales sur les fonctionnements du Machine Learning
 Connaissances Java/Python/C++.
 Attrait pour le domaine de l’intelligence artificielle en général et pour les technologies de Machine Learning
 Connaissance de Framework Deep Learning comme TensorFlow, Keras, Pytorch, ou Sci-kit learn serait un plus.

Niveau de qualification requis

Bac + 4/5 et +
  • Employeur
    TERRA
  • Secteur d’activité de la structure
    Environnement - Agriculture
  • Effectif de la structure
    De 21 à 50 salariés
  • Site internet de la structure
    https://terra.coop
  • Type de stage ou contrat
    Stage pour lycéens et étudiants en formation initiale
  • Date prévisionnelle de démarrage
  • Durée du stage ou contrat
    Plus de 4 mois et jusqu'à 6 mois
  • Le stage est-il rémunéré ?
    Oui
  • Niveau de qualification requis

    Bac + 4/5 et +
  • Lieu du stage
    134 rue d'Aubervilliers
    75019 PARIS 19E ARRONDISSEMENT
  • Accès et transports
    Métro, RER, Tram