Stagiaire en Data Science et Computer Vision (H/F)
At a glance
Junior AI Research role at Rolex. Genève.
Pay not stated AI Research salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Help gather, assess and label images for computer vision work
- Track how developed solutions perform and record the results
- Explore image realignment approaches and refine segmentation in visual-recognition pipelines
- Help build one shared workflow for preparing and validating data, and review computer vision research
What you bring
- You are currently pursuing a master’s in data science, computing, robotics or a comparable field
- You understand image processing and computer vision, including detection, segmentation and classification
- You can use Python and data science and deep learning libraries
- You can set evaluation measures, run experiments and interpret their outcomes
Who this fits
This internship suits someone early in their career who wants practical experience with computer vision and data preparation, training and model validation. You should be comfortable working independently and with a team, and interested in scientific and industrial problem-solving.
From the employer
Introduction
Pour notre division Systèmes d’Information, nous recherchons un⸱e Stagiaire dont la mission principale sera de contribuer au développement de solutions de Computer Vision.
Responsabilités
Afin de mener à bien sa mission, la/le stagiaire devra mener les actions suivantes :
- Participer à l’acquisition, à la qualification et à l’annotation des images
- Mesurer les performances des solutions développées et documenter les résultats
- Étudier et développer des méthodes de réalignement d’images
- Améliorer les méthodes de segmentation utilisées dans les pipelines de reconnaissance visuelle
- Contribuer à la mise en place d’un pipeline unifié de préparation et de validation des données, ainsi qu’à l’état de l’art en computer vision
Profil
- Actuellement en Master en Data Science, en Informatique, en Robotique ou équivalent
- Connaissances solides en traitement d’images et en computer vision : connaissance des problématiques de détection, de segmentation et de classification
- Maîtrise de Python et de bibliothèques de Data Science et de Deep Learning, une première expérience avec PyTorch ou TensorFlow serait un plus
- Compréhension des étapes de préparation des données, d’entraînement et de validation des modèles
- Capacité à définir des métriques, conduire des expérimentations et analyser les résultats
- Curiosité scientifique et intérêt pour les problématiques industrielles et capacité à résoudre des problématiques complexes
- Rigueur, autonomie et force de proposition
- Aisance relationnelle et intérêt pour le travail en équipe
Conclusion
S’immerger enfin dans la pratique, assumer ses premières responsabilités, participer à des projets novateurs, mettre au profit de l’entreprise son enthousiasme et ses compétences fraîchement acquises : voilà les défis que Rolex vous aidera à relever.
L’idée de rejoindre une manufacture de renom, ayant conscience de l’importance d’accompagner et de former ses collaborateurs par des professionnels du métier, vous réjouit ? Alors, rejoignez-nous.
lag