STAGIAIRE DATA SCIENTIST
Début : Dès que possible, Temps plein, Durée : 6 mois
Delair
Delair, leader mondial du drone professionnel, fournit des données basées sur l’imagerie aérienne pour
aider les industriels dans leur processus de décision. Spécialiste de la fabrication de drones et du traite-
ment des données collectées, Delair met à disposition des professionnels des solutions complètes de-
puis l’acquisition de données jusqu’à leur analyse opérationnelle.
En intégrant Delair, vous participerez bien plus qu’à la commercialisation de drones industriels dans le
monde entier. Nous croyons que le drone professionnel est part intégrante de la révolution numérique
en cours et nous participons à son développement afin qu’il devienne incontournable dans les décisions
stratégiques de demain.
C'est dans l'excellence technique et ce processus d'innovation perpétuel que nous nous reconnaissons.
Nous encourageons par conséquent les idées novatrices et permettons à la créativité de s'exprimer.
Etes-vous prêt à rejoindre l'aventure et à participer à son développement ?
Vos missions
Au sein de nos bureaux Toulousains, vous rejoindrez une équipe de data scientists spécialisée en deep
learning, traitement d'images et géomatique, en charge de la R&D sur les outils d’analyse de données
déployés sur la plateforme delair.ai. L’expertise de l’équipe porte sur l’analyse de données de sources
très variées : d’images de drones, nuages de points LIDAR, modèle CAO, …
3 thématiques sont envisagées selon votre profil :
Deep learning appliqué à des données 3DVotre tâche principale sera de concevoir des algorithmes pour la segmentation sémantique des nuages
des points.
Les nuages des points issus de capteurs LIDAR et/ou d’un traitement photogrammétrique ont généra-
lement des tailles importantes et ils nécessitent des algorithmes robustes et performants pour être ana-
lysés.
Dans un premier temps, vous prendrez en main un modèle de segmentation sémantique développé en
interne pour vous familiariser avec la problématique.
Dans un deuxième temps, vous devrez implémenter et comparer différentes architectures de réseau de
neurones adapté à ce type de donnée : deep nets, 3D CNN, point-net, graph CNN, …
Compétences appréciées :
Machine Learning/ Deep learning concepts Python Expérience avec une librairie de machine learning (PyTorch, Tensorflow, sklearn)Liens :
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networkshttps://arxiv.org/abs/1506.0149
D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Featureshttps://arxiv.org/abs/1905.0356
End-to-end object detection with Transformers https://ai.facebook.com/blog/end-to-end-ob-ject-detection-with-transformers/
Votre profil
Etudiant(e) en dernière année d’un Bac+5 type Master 2 ou Ecole d’Ingénieur avec une spécialisation en
traitement d’images ou Data science.
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