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Sileane

STAGE : Ingénieur R&D Vision Deep Learning (Réf. : 2022-Ingénieur-R&D-Vision-Deep-Learning)

Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes 6 mois
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SILEANE spécialiste en ROBOTIQUE et VISION, entreprise à dimension humaine, conçoit et industrialise des MACHINES ADAPTATIVES pour l’automatisation du geste en contexte aléatoire ou inconnu sur des champs applicatifs tel que le PICK & PLACE et la GESTUELLE 3D.
www.sileane.comMission :En collaboration avec le laboratoire LIRIS (https://liris.cnrs.fr/) à l’Ecole Centrale de Lyon, Siléane a développé des algorithmes état de l’art pour automatiser la compréhension visuelle de scènes de vrac d’objets dans le cadre d’applications robotiques de dévracage et de tri autonomes, notamment en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage profond et d’imagerie synthétique [1,2,3]. Dans l’optique d’un déploiement plus large dans divers domaines (industries automobile, alimentaire, pharmaceutique, recyclage des déchets), nous souhaitons avancer dans le développement et l’industrialisation de ces nouvelles solutions en les rendant accessibles à nos ingénieurs d’application.
Vous serez intégré(e) à l’équipe R&D pour approfondir un sujet de recherche appliquée, à l’intersection de la vision par ordinateur et de l’apprentissage machine par deep learning. Nos travaux et centres d’intérêts incluent (mais ne sont pas limités à) la classification, la détection et la segmentation d’instances d’objets dans les images, la localisation de points-clés, l’estimation de pose à partir de modèles 3D, la simulation de scènes et la génération d’images synthétiques, la simulation dynamique de préhenseurs, l’adaptation non supervisée à de nouveaux domaines, la fusion de capteurs, le réglage automatisé d’hyperparamètres. Le sujet précis du stage est défini suivant les projets en cours et le profil du candidat.
Avec l’aide des chercheurs et ingénieurs R&D, les missions seront les suivantes :
Comprendre et s’approprier la problématique et les algorithmes état de l’art, issus de nos travaux de recherche et de la communauté scientifique.
Proposer et conduire un plan d’expériences pour construire une solution et/ou améliorer l’existant.
Délivrer du code expérimental (Python et/ou C++ suivant le sujet) documenté et réutilisable pour faire la preuve de concept sur un ou des cas concret(s), en s’appuyant sur les outils à disposition et en respectant les spécifications techniques souhaitées.
Valider la solution proposée en conditions réelles sur maquette avec bras robot industriel en collaboration avec les ingénieurs d’application et les autres métiers.
Communiquer sur les résultats et participer activement à la diffusion des compétences apportées.
Mots-clés :Deep learning, convolutional neural networks, image classification, object detection, instance segmentation, keypoint localization, pose estimation, 3D reconstruction, synthetic data generation, unsupervised domain adaptation, generative adversarial networks, sensor fusion, automated hyperparameter tuning, network pruning and quantization.
Les 85 personnes de Siléane, société basée à Saint-Etienne (80% ingénieurs, 29 ans de moyenne d’âge) partagent leur passion pour l’innovation avec rigueur, bon sens et bonne humeur au service d’une clientèle industrielle de haut rang tel qu’en agroalimentaire : PASQUIER, REVILLON, en cosmétique luxe : L’OREAL, en automobile : RENAULT / PSA, en tri et traitement des déchets : VEOLIA…