Stage Ingénieur R&I Data Scientist H/F

Contenu de l'offre Stage Ingénieur R&I Data Scientist H/F chez Segula Technologies

Segula Technologies recherche …
Segula Technologies est un groupe d'ingénierie présent mondialement, au service de la compétitivité de tous les grands secteurs industriels : automobile, aéronautique, énergie, ferroviaire, naval, pharmacie et pétrochimie.

Présent dans 26 pays, fort de ses 80 implantations dans le monde, le Groupe privilégie une relation de proximité avec ses clients grâce aux compétences de ses 13 000 collaborateurs. Ingénieriste de premier plan plaçant l'innovation au coeur de sa stratégie, Segula Technologies mène des projets d'envergure, allant des études jusqu'à l'industrialisation et la production.

Accélérez votre carrière au sein d'un groupe d'ingénierie mondial à forte croissance. Chez SEGULA Technologies, vous travaillerez sur des projets passionnants et contribuerez à façonner l'avenir au sein d'une entreprise pour qui l'innovation est indissociable de l'ingénierie.

Impression 3D, réalité augmentée, véhicule autonome, usine du futur... rythment le quotidien de nos 12 000 ingénieux collaborateurs, pourquoi pas le vôtre ?

À côté de chez vous ou à l'autre bout de la planète, vous trouverez chez SEGULA Technologies l'opportunité qui donnera un sens nouveau à votre carrière !

Dans le cadre de nos projets de Recherche et Innovation en collaboration avec le laboratoire CReSTIC de l'Université de Reims, vous travaillerez sur la conception de solutions innovantes pour la classification dynamique. Ces solutions devront pouvoir s'intégrer dans une approche hiérarchique de détection d'objets déjà en place.

L'objectif est de pouvoir déterminer au moment de l'inférence l'apparition de nouvelles maladies par des techniques de Deep Learning sur du traitement d'images en répondant aux contraintes.

La démarche envisagée est la suivante :
- Recherche bibliographique.
- Implémentation de modèles de détection de données hors distribution.
- Identification de nouvelles maladies.
- Modification de l'approche hiérarchique existante pour prendre en compte de nouvelles classes.
- Amélioration de la robustesse de la solution.