Dans le contexte industriel, une usine produit une série de composants / pièces relativement similaires. L’approche classique est d’entraîner un modèle sur chaque pièce pour effectuer une tâche de vision (classification, détection d’anomalie, détection d’objet). Cependant, la littérature en transfert learning et en meta-learning montre qu’il est possible de transférer une partie de l’information entre des classes similaires.

En tant que stagiaire machine learning, votre objectif sera de contribuer à améliorer la précision des modèles tout en diminuant le temps d’apprentissage sur les nouvelles références de pièce. Vous serez sous la supervision d’une équipe de recherche académique ainsi que le CTO, et serez amené.e à collaborer avec l’équipe de Visionairy dans son ensemble (sales, produit, opérations).

Missions

• Etudier la littérature scientifique transfert learning, meta-learning, continual learning

• Construire un méta modèle qui améliore la performance de la tâche au fur et à mesure du nombre de tâches connexes nouvelles (aka. nouvelles références)

• Participer à l’intégration du méta-modèle dans un environnement de production (cloud, feature stores)

• Participer au challenge VAND 2.0 CVPR (si papier accepté)

Nous recherchons une personne avec une excellente formation en mathématiques, deep learning et motivé.e pour rejoindre une startup en pleine croissance.

• Formation Master à majeure mathématique / signal / image

• A l’aise avec la littérature scientifique et l’implémentation de papiers

• A l’aise avec Python 3.8+ et le tooling “data-science”

• Intérêt pour travailler dans une startup et appliquer le machine learning a des problématiques métier

1. Intro (15 min)

2. Entretien parcours

3. Entretien technique

4. Fit fondateurs