Ingénieur R&D / IA - Vision par ordinateur H/F

Détail de l'offre

Informations générales

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

2025-1251  

Description du poste

Domaine

Recherche, Développement et Innovation

Intitulé du poste

Ingénieur R&D / IA - Vision par ordinateur H/F

Contrat

Stage

Description de la mission

En pleine expansion, notre entreprise innovante et dynamique recherche un(e) :

Stagiaire Ingénieur R&D / Intelligence artificielle – Vision par ordinateur (H/F)

Poste basé à Pertuis (84).

 

Sujet du stage:

Dans le cadre de nos travaux R&D, le stage portera sur l’étude et l’implémentation de modèles de fondation open-source (ex. DINOv2, DINOv3, etc.) appliqués à la segmentation par instance.

A minima, deux architectures seront développées et évaluées sous PyTorch :

  • ViTAdapter + Mask R-CNN
  • RTMDet

 

L’objectif est de comparer et d’adapter ces modèles pour améliorer la précision et la robustesse des machines de tri PELLENC ST, afin de renforcer leur performance industrielle.

 

Missions principales :

  • Étudier l’état de l’art des modèles de fondation appliqués à la segmentation par instance.
  • Implémenter et adapter deux architectures en PyTorch à partir de frameworks existants (MMdet).
  • Réaliser des expérimentations comparatives (datasets internes).
  • Évaluer les gains en termes de précision, rapidité et robustesse.
  • Documenter les résultats et proposer des recommandations pour une intégration industrielle.

 

 

Profil

  • Étudiant(e) en Master 2 ou école d’ingénieurs, spécialisation en IA, vision par ordinateur ou deeplearning.
  • Compétences solides en PyTorch, architectures CNN/Transformers, segmentation et détection.
  • Bonne maîtrise de Python et des frameworks associés (Torchvision, MMDetection, etc.).
  • Intérêt pour la recherche appliquée et l’optimisation de systèmes temps réel.
  • Esprit analytique, autonomie et rigueur scientifique.

 

Informations pratiques :

  • Durée : 5 à 6 mois
  • Lieu : Pertuis (84) à 15mn d'Aix-en-Provence, siège de PELLENC ST 
  • Encadrement : Référent recherche
  • Gratification : selon profil et conventions en vigueur.
  • Perspectives : possibilité de poursuivre sur une thèse CIFRE en lien direct avec les travaux réalisés.

Localisation du poste

Lieu

Aix-en-Provence

Pays

France