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Sword SA

Stage R&D en Deep Learning - Classification et reconnaissance automatique d'images de dessins et modèles

Paris 12e Arrondissement, Île-de-France
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Contexte :

SWORD-GROUP, ESN déployée à l'international, est un acteur majeur dans le secteur de la propriété industrielle.Dans le cas d'un dépôt de dessin ou modèle (Design), la recherche d'antériorité doit permettre de s'assurer que le Design envisagé n'est pas similaire à un élément existant. SWORD édite un logiciel permettant de comparer :Un Design à différentes bases de données de Designs, classifiées selon la classification internationale de Locarno des dessins et modèles industriels.

SWORD a développé des méthodes de classification automatique et de recherche par le contenu visuel des Design , et veut les améliorer.

Missions :

Prise en main des solutions existantes Analyse et amélioration des outils de segmentation automatique des images utilisés par SWORD.Apprentissage de la classification de Locarno des Designs à partir d'une base de données d'images de designs labellisées.Prédiction des codes de Locarno les plus probables à partir du nom ou de la description du Design (NLP, text retrieval).Mise en place d'une double recherche de similarité d'articles de Designs sur les images et les noms des articles Etablissement d'un banc de test spécifique aux Designs, tests de qualité et performance

Environnement technique :
Windows server, TensorFlow, Keras, Pytorch, Python,, SQL Server.

Profil recherché :


Elève ingénieur 3ème année ou M2, à dominante informatique ou mathématiques appliquées.

Bonnes connaissances en machine learning et bon niveau en programmation Python

Fort intérêt pour le deep learning, expérience d'au moins un environnement de développement (tel TensorFlow ou PyTorch) et bonne compréhension des architectures modernes (Inception, VGG, ResNet).

Expérience

: Débutant accepté