Entité de rattachement
Pellenc ST conçoit et fabrique des machines de tri intelligent, destinées à l'industrie du recyclage. Engagés dans un monde en pleine évolution, nos ambitions se tournent aujourd'hui vers les nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle ou encore l'industrie 4.0 et les machines connectées.
Fort de plus de 2500 machines à travers le monde, nous œuvrons et contribuons chaque jour, à la valorisation de nos déchets ainsi qu'à un environnement plus sain et durable pour demain. C'est dans ce contexte d'évolution et de passion que nous recherchons de nouveaux talents qui partagent nos ambitions, et qui souhaitent soutenir avec nous l'économie circulaire.
Référence
2026-1384
Entreprise en pleine expansion, nous recherchons un(e) : Stagiaire Ingénieur Vision IA.
L’intelligence artificielle est intégrée de façon croissante dans nos machines, pour répondre aux nouvelles exigences de tri : caméras RGB, imagerie spectrale et fusion multi-capteurs. Afin d’accompagner ce déploiement industriel, l’équipe IA développe l’ensemble des outils DataOps/MLOps (« Data / Machine Learning Operations ») permettant de faciliter l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et le suivi des modèles exploités sur nos machines.
Au sein de l’équipe IA et en lien étroit avec les chercheurs et ingénieurs R&D, le/la stagiaire aura pour mission d’explorer, adapter et valider des approches récentes de vision par ordinateur afin de les rendre exploitables sur notre infrastructure industrielle.
Missions :
L’objectif est d’évaluer concrètement les bénéfices de ces approches sur des données réelles issues de nos machines (images RGB et spectrales) et de contribuer à la mise en production des solutions les plus prometteuses.
En détails, les principales tâches de ce stage sont les suivantes :
- Réaliser une veille et un état de l’art sur les approches récentes de vision par ordinateur pertinentes pour le tri industriel (modèles de fondation, Transformers, apprentissage avec peu de données, fusion multimodale, etc.).
- Implémenter, entraîner et évaluer ces approches dans nos environnements DataOps et MLOps internes, sur des jeux de données réelles.
- Optimiser les modèles retenus pour l’inférence temps réel sur nos machines (export ONNX, accélération GPU) et mesurer leurs performances.
- Analyser, valider et formaliser les résultats sous forme de RETEX (retour d’expérience) à destination des équipes R&D et IA, en mettant en avant les gains, limites et perspectives d’industrialisation.
- Participer au déploiement et à l’évaluation / qualification sur site de nouvelles solutions de tri à base d’IA.
- Vous êtes en école d’ingénieur / master spécialisé en intelligence artificielle ou vision par ordinateur (machine learning, deep learning, data sciences) ;
- Vous maîtrisez Python, PyTorch et C++ ainsi que les outils standards de traitement d’images et de données (OpenCV, numpy, etc.) ;
- Une expérience en deep learning sur de l’image ou de la vidéo (détection, segmentation, classification) serait un plus, de même que des notions de MLOps (Docker, suivi d’expériences, déploiement de modèles) ;
- Vous avez un intérêt pour le traitement d’images industrielles (RGB / spectrales) et la mise en œuvre de modèles en conditions réelles ;
- Vous êtes dynamique, autonome et disposez d’un sens critique développé ainsi qu’un fort esprit d’initiative et d’équipe.
Informations pratiques :
• Durée : 5 à 6 mois
• Lieu : Pertuis (84), siège de PELLENC ST
• Encadrement :
• Gratification : 1200 €
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