stage Caractérisation/classification par Deep Learning pour le phénotypage de végétaux (H/F)

Description de l'offre

Description du poste

Famille de métier

R & D - Développement projets

Type de contrat

Stage

Durée du contrat

6 mois

Temps de travail

Temps complet

Finalité du poste

Au sein du pôle recherche et développement en vision artificielle, vous aurez pour mission d'établir et d'implémenter des méthodes de caractérisation et/ou de classification de traits morphologique de végétaux à partir d'images provenant de différents capteurs (couleurs, multi/hyper-spectrales, etc.).
Vous travaillerez dans un groupe international, au sein d'une petite équipe cultivant l'esprit créatif d'une Start-Up. Cela vous permettra de développer votre autonomie et de vous immerger dans un environnement international, multiculturel et multidisciplinaire.

Missions

Ce stage s'adresse à un(e) étudiant(e) de dernière année de MASTER ou école d'INGENIEUR en Informatique avec une formation en programmation et traitement d'images. Une première expérience en traitement d'images (projet ou stage) sera un atout supplémentaire.

Vos missions seront :
• Etat de l'art
• Implémentations des méthodes les plus prometteuses
• Validation des méthodes sur des images de végétaux
• Rédaction de synthèse d'informations

stage d'une durée de 6 mois à pourvoir entre mi février et début avril 2020

Profil

Vous avez une formation de niveau Bac +5 ou ingénieur spécialisé en traitement d'images.
Vous êtes autonome, force de proposition avec un esprit critique.
Vous avez de bonnes connaissances en traitements d'images, Machine/Deep learning et vous connaissez la programmation Matlab, C/C++/C#, python.
Un bon sens du contact sera indispensable.
Votre niveau d'anglais vous permet d'évoluer dans un environnement international.

Localisation du poste

Localisation du poste

Europe, France, Pays de Loire, Maine et Loire (49)

Lieu

3 Rue du Manoir, 49250 La Ménitré, France

Critères candidat

Niveau d'études min. requis

Master ou équivalent

Spécialisation

R&D

Niveau d'expérience min. souhaité

jeune diplômé

Langues

Anglais (4 - Courant)

Demandeur

Poste à pourvoir le

10/02/2020