Ingénieur Data Science - Vision par ordinateur - Stage - H/F

Description de l'entreprise Répondre aux défis de la transition énergétique et renforcer notre souveraineté sont des priorités du XXIᵉ siècle. Au cœur de ces enjeux, Assystem accompagne ses clients dans la réalisation de leurs projets les plus stratégiques. Et pour y parvenir, nos 8 000 Switchers mobilisent leur expertise en ingénierie, management de projet et digital.

Présents dans 13 pays (Europe, Moyen-Orient, Asie centrale, Amérique du Nord), nous contribuons au développement de nouvelles capacités de production d’électricité nucléaire, au maintien en conditions opérationnelles des installations existantes, ainsi qu’à la conception et à la réalisation d’infrastructures critiques, notamment dans le secteur de la défense. Description du poste Rejoignez les équipes de Digital Excellence Center d’Assystem, une entité dédiée à l’innovation, à l’IA Générative et à la transformation digitale, et devenez notre prochain(e) Ingénieur(e) Data Science en stage de fin d’études. Intégré(e) à l’équipe Data Science d’Assystem, vous contribuez à améliorer le suivi numérique de chantier à partir de données issues du terrain : images panoramiques, nuages de points, maquettes numériques et données de planification. Vous utilisez des méthodes d’intelligence artificielle, de vision par ordinateur et d’IA générative pour constituer, analyser et fiabiliser des jeux de données visuels, tester des approches de segmentation/classification et contribuer à la construction de démonstrateurs adaptés aux contraintes terrain.

Vos missions principales

Analyser les besoins et formaliser une taxonomie de classes ou d’équipements à détecter, segmenter ou classifier. Contribuer à la création de jeux de données : collecte, nettoyage, sélection d’images, annotation, contrôle qualité et constitution d’une vérité terrain. Expérimenter des modèles de vision par ordinateur et d’IA générative : segmentation, classification, modèles à vocabulaire ouvert, prompt engineering et comparaison de performances.