STAGE Ingénieur.e IA en conduite autonome
AnotherBrain, France
Job Description
Chez AnotherBrain, on ne fait (presque) rien comme tout le monde. Ah oui ? Lis la suite, tu vas comprendre.
On développe une nouvelle génération d’intelligence artificielle : Organic AI. Ça te parle ? Non ? Alors attention, tu vas trouver ça dingue.
Bio-inspirée et embarquée sous forme de chips, notre technologie est capable d’apprendre sans supervision humaine, de façon continue et d’expliquer ses décisions. Frugale en données (pas besoin de big data) et en énergie, notre IA apporte privacy "by design" et est human-friendly. OK, là c’est du lourd
Tu l’as compris, on fait le pari ambitieux de devenir un leader de l’IA au cœur de l’Europe !
Dans le cadre du projet européen HELIAUS (https://www.heliaus.eu/), nous développons une solution d’intelligence artificielle avec pour objectif d’améliorer l’état de l’art en vision pour la conduite autonome. Grâce aux caméras thermiques, la vision de nuit devient possible. Nous cherchons à améliorer la segmentation sémantique (classifier chaque pixel d’une image) [2] en combinant des images issues de caméras couleur et thermique [3], avec le moins de données annotées possible.
L’objectif du stage est de développer une solution innovante de fusion de l’information (couleur et thermique) qui pourra être embarquée sur un véhicule. La rédaction et publication d’un article scientifique est fortement encouragée à la fin du stage.
Pour accompagner notre croissance et aller un cran plus loin, on a désormais besoin d’un.e stagiaire Ingenieur.e IA en conduite autonome pour une durée de 6 mois.
En tant que Développeur.se d’une solution de Segmentation sémantique pour la conduite autonome, on attend que:
- Tu compares les différents modèles de segmentation sémantique de l’état de l’art
- Tu passes d’une solution image à une solution vidéo: incorpores la cohérence temporel dans le traitement de la vidéo, régularises les prédictions de façon temporelle
- Tu proposes une solution de conversion des annotations frugales (bounding box) vers les annotations denses (par pixel) [1].
- Tu évalues l’apport d’une solution faiblement ou semi-supervisée pour la segmentation sémantique [4]
Requirements
En dernière année d’école d'ingénieur.e, tu possèdes de solides connaissances en apprentissage statistique et profond (théorique et pratique)
Tu as la capacité de lire, comprendre et implémenter les idées issues des articles scientifiques, ainsi que de bonnes connaissances des composants des réseaux profonds et convolutionnelles
Par ailleurs , tu es à l’aise avec Python et Pytorch et de bonnes connaissances de l’environnement linux et git
Communication, empathie, orienté.e solution, rigueur sont des traits de personnalité qui te caractérisent, tu apprécies le travail en petite équipe. Enfin tu maîtrises couramment l’anglais. AnotherBrain déploie ses ailes partout à travers le monde !
Benefits
Et enfin, le meilleur pour la fin :
Bureaux en plein centre de Paris, proches de Saint Lazare
Équipe jeune et vraiment (vraiment) sympa
Un environnement de travail stimulant avec des challenges à relever chaque jour
Le déjeuner, c’est sacré !
Et puis il y a les apéros, soirées, teambuildings, même en visio !
Bibliographie
[1] : Zhao, B., Bhat, G., Danelljan, M., Van Gool, L., amp; Timofte, R. (2021). Generating masks from boxes by mining spatio-temporal consistencies in videos. arXiv preprint arXiv:2101.02196.
[2] : Chen, L. C., Papandreou, G., Schroff, F., amp; Adam, H. (2017). Rethinking atrous convolution for semantic image segmentation. arXiv preprint arXiv:1706.05587.
[3] : Sun, Y., Zuo, W., amp; Liu, M. (2019). Rtfnet: Rgb-thermal fusion network for semantic segmentation of urban scenes. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(3), 2576-2583.
[4] : Liu, S., Zhi, S., Johns, E., amp; Davison, A. J. (2021). Bootstrapping Semantic Segmentation with Regional Contrast. arXiv preprint arXiv:2104.04465.