Au cours de votre stage chez Unissey, vous travaillerez avec l’équipe R&D afin d’améliorer notre solution biométrique faciale et de relever les défis qui y sont liés :

• Comparaison faciale

• Détection des tentatives d’usurpation d’identité (détection des deepfakes, détection des attaques par présentation)

• Vérification de l’âge à partir du visage

Vous vous concentrerez sur :

• La mise en œuvre d’algorithmes de Machine Learning à l’état de l’art, en vous appuyant sur des recherches approfondies de la littérature existante, ainsi que sur vos propres connaissances.

• L’optimisation des algorithmes actuels, en appliquant des techniques de compression pour limiter la taille et le temps d’inférence des modèles d’Unissey.

• Le développement de techniques qui atténuent les biais afin d’aider Unissey à construire une IA plus équitable.

En travaillant chez Unissey, vous aurez peut-être l’occasion de contribuer à l’ensemble de notre solution d’analyse du visage, de la détection des visages à la comparaison des visages en passant par la détection des attaques par injection ou par présentation.

• Étudiant en master ou en école d’ingénieur en informatique, mathématiques appliquées ou tout autre domaine technique pertinent.

• Expérience préalable dans la création et l’entraînement d’algorithmes d’apprentissage profond.

• Bonnes connaissances théoriques en vision par ordinateur, Deep Learning et autres techniques de Machine Learning.

• Excellentes compétences e Python (une expérience avec PyTorch est un plus).

• Grand sens de l’initiative, autonomie et rigueur scientifique.

• Curiosité et intérêt marqué pour les sujets liés au Deep Learning et au Machine Learning et les dernières avancées scientifiques.

• Maîtrise de l’anglais (capacité à comprendre rapidement des documents techniques et à rédiger des rapports en anglais).

• Maîtrise du français.

• Des connaissances théoriques en techniques de compression vidéo et d’images sont un plus.

• Une expérience préalable avec Git et les outils collaboratifs est un plus.

• Des projets personnels ou des participations à des concours Kaggle sont un plus.

Le processus de recrutement se déroule en plusieurs étapes :

• Un entretien en visio avec un membre de l’équipe

• Un test technique à réaliser chez soi

• Un entretien technique, si possible dans les bureaux d’Unissey, pour tester vos connaissances et rencontrer les membres de l’équipe.