CHAMP D’APPLICATION DU STAGE

L’objectif principal de ce stage est d’explorer et de développer des techniques d’apprentissage profond pour l’analyse/traitement d’images hors ligne. Le/la candidat(e) aura l’occasion de contribuer à des projets concrets, à des recherches dans le domaine de la vision de l’IA et de déployer ses résultats sur notre marché informatique interne.

L’objectif du stage est de mettre en place un ensemble de composants/plugins pour la vision IA : détection et segmentation d’objets, détection d’anomalies, reconnaissance d’objets, annotation d’images, génération d’images en texte.

La détection d’objets vise à identifier des objets ou des régions dans une image. Ceci est particulièrement utile dans des applications telles que les véhicules autonomes et la vidéosurveillance. La segmentation sémantique consiste à segmenter une image en régions et à attribuer des étiquettes sémantiques à chaque partie.AI. La reconnaissance d’objets IA dans les images est le processus d’identification et de classification des objets. La détection d’anomalies vise à détecter les irrégularités dans les images. L’IA pour l’annotation d’images vise à automatiser et à améliorer le processus d’étiquetage des images. Les outils de génération d’image en texte peuvent analyser le contenu d’une image et générer des légendes en langage naturel qui décrivent ce qui se passe dans l’image.

Ce stage consiste à travailler sur un projet qui vise à développer et à mettre en œuvre des algorithmes et des modèles pouvant fournir des modèles compacts et efficaces pour l’analyse d’images. Il s’agit de travailler avec une équipe de chercheurs en IA et de développeurs de logiciels pour créer des modèles d’IA légers et efficaces. Pendant le stage, vous avez l’occasion de travailler sur des applications réelles des technologies pétrolières et gazières. Vous aurez la chance d’apprendre auprès de professionnels du domaine et d’acquérir une expérience précieuse en IA.

LIVRABLES

code (python), modèles numériques, présentations et rapports.

COMPÉTENCES REQUISES

·       Compétences en communication orale et écrite en anglais

·       Connaissances en mathématiques appliquées et en apprentissage profond.

·       Maîtrise de la programmation Python et du développement algorithmique.

·       Expérience avec PyTorch et Tensorflow.

·       Expérience dans l’empaquetage Python, Git et Streamlit.

Bonne motivation, autonomie, travail d’équipe et ingéniosité

COMPÉTENCES REQUISES

• Compétences en communication orale et écrite en anglais

• Connaissances en mathématiques appliquées et en apprentissage profond.

• Maîtrise de la programmation Python et du développement algorithmique.

• Expérience avec PyTorch et Tensorflow.

• Expérience dans l’empaquetage Python, Git et Streamlit.

• Bonne motivation, autonomie, travail d’équipe et ingéniosité

Le processus de recrutement est simple : si votre profil correspond aux attentes pour le poste, vous serez recontacté pour un entretien de pré-qualification en vidéo différée ou par téléphone. Cette étape vous offrira la possibilité de décrocher un rendez-vous pour un entretien avec nos équipes.

SLB est un employeur qui respecte l’égalité des chances en matière d’emploi. Les candidats qualifiés sont pris en considération sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d’orientation sexuelle, d’identité de genre, d’origine nationale, d’âge, de handicap ou de toute autre caractéristique protégée par la loi.

Rejoignez-nous pour faire partie de l’aventure!