Data Science Intern

SUMMARY

We are seeking a highly motivated Computer Vision Intern to join our AI team and contribute to the development of state-of-the-art machine learning solutions. This role involves tackling challenging problems in computer vision, with focus areas including object detection and segmentation, multi-object tracking and association, self-supervised and metric learning, foundation models, and few-shot learning.

You will explore innovative approaches for visual recognition, enhance existing models, and optimize performance for real-time and edge deployment. This is a hands-on role requiring strong technical foundations, creativity, and a willingness to experiment with novel ideas in both research and applied settings.

RESPONSIBILITIES

• Monitor, evaluate, and troubleshoot existing solutions, ensuring they operate as expected, and recommend improvements where necessary.
• Prototype, benchmark, and improve computer vision models using deep learning techniques, including CNNs, transformers, self-supervised learning, metric learning, and foundation models.
• Enhance and evaluate real-time object detection, segmentation, multi-object tracking, and object association algorithms.
• Explore and implement few-shot learning strategies for scenarios with limited training data.
• Optimize inference for edge devices (e.g., NVIDIA Jetson) using techniques such as quantization and pruning.
• Collaborate with team members to integrate models into production systems.
• Document findings, present results, and contribute to internal knowledge sharing.

QUALIFICATIONS

Required:

• Bachelor's or Master's degree (completed or in progress) in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field with focus on AI or computer vision.
• Strong understanding of deep learning fundamentals, particularly CNNs, transformers, self-supervised and metric learning
• Knowledge of object detection (e.g., YOLO, DETR), segmentation (e.g., UNet, SAM), and tracking algorithms (e.g., SORT, DeepSORT).
• Experience with few-shot learning approaches.
• Proficiency in Python and deep learning frameworks (e.g., PyTorch).
• Working knowledge of Linux environment
• Strong problem-solving skills and ability to work independently in a fast-paced setting.
• Effective communication skills, both written and verbal.

Preferred (Assets):

• Experience deploying models on edge devices (e.g., NVIDIA Jetson).
• Prior academic or industry experience in computer vision R&D.
• Exposure to cloud-based ML platforms (e.g., Azure ML)

Stagiaire en Sciences de données

DESCRIPTIF DE POSTE 
Nous recherchons un stagiaire en vision par ordinateur hautement motivé pour rejoindre notre équipe d'IA et contribuer au développement de solutions d'apprentissage automatique de pointe. Ce poste consiste à relever des défis complexes dans le domaine de la vision par ordinateur, notamment dans les domaines suivants : détection et segmentation d'objets, suivi et association de plusieurs objets, apprentissage auto-supervisé et métrique, modèles de base et apprentissage en quelques essais.

Vous explorerez des approches innovantes en matière de reconnaissance visuelle, améliorerez les modèles existants et optimiserez les performances pour un déploiement en temps réel et en périphérie. Il s'agit d'un poste pratique qui nécessite de solides bases techniques, de la créativité et une volonté d'expérimenter des idées novatrices tant dans le domaine de la recherche que dans celui des applications.

Responsibilités

• Surveiller, évaluer et dépanner les solutions existantes, en s'assurant qu'elles fonctionnent comme prévu, et recommander des améliorations si nécessaire.

• Prototyper, comparer et améliorer les modèles de vision par ordinateur à l'aide de techniques d'apprentissage profond, notamment les CNN, les transformateurs, l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage métrique et les modèles de base.

• Améliorer et évaluer les algorithmes de détection d'objets en temps réel, de segmentation, de suivi multi-objets et d'association d'objets.

• Explorer et mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage en quelques essais pour les scénarios avec des données d'entraînement limitées.

• Optimiser l'inférence pour les appareils périphériques (par exemple, NVIDIA Jetson) à l'aide de techniques telles que la quantification et l'élagage.

• Collaborer avec les membres de l'équipe pour intégrer les modèles dans les systèmes de production.

Documenter les conclusions, présenter les résultats et contribuer au partage des connaissances en interne.

 

Qualifications

Exigences :

•    Licence ou master (obtenu ou en cours d'obtention) en informatique, génie électrique ou dans un domaine connexe axé sur l'IA ou la vision par ordinateur.

•    Excellente compréhension des principes fondamentaux du deep learning, en particulier des CNN, des transformateurs, de l'apprentissage auto-supervisé et métrique

•    Connaissance de la détection d'objets (par exemple, YOLO, DETR), de la segmentation (par exemple, UNet, SAM) et des algorithmes de suivi (par exemple, SORT, DeepSORT).

•    Expérience des approches d'apprentissage en quelques essais.

•    Maîtrise de Python et des frameworks d'apprentissage profond (par exemple, PyTorch).

•    Connaissance pratique de l'environnement Linux

•    Solides compétences en matière de résolution de problèmes et capacité à travailler de manière autonome dans un environnement en évolution rapide.

Compétences de communication efficaces, tant à l'écrit qu'à l'oral.

 

Atouts

• Expérience dans le déploiement de modèles sur des appareils périphériques (par exemple, NVIDIA Jetson).
• Expérience universitaire ou industrielle préalable dans la recherche et le développement en vision par ordinateur.
• Connaissance des plateformes ML basées sur le cloud (par exemple, Azure ML)
  
   

À propos

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