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Détail de l'offre: STAGE - Deep learning appliqué à la reconnaissance de formes fonctionnelles sur des modèles 3D - (H/F)


  • Société: Dassault Systemes
  • Secteur d'Activité: Informatique, Electronique et Télécom
  • Région du poste: France: Ile de France
  • Type de poste: STAGE - Deep learning appliqué à la reconnaissance de formes fonctionnelles sur des modèles 3D - (H/F)
  • Contrat: Sans Précision
  • Formation:
  • Lieu de travail: Paris
  • Date d'embauche: NC
  • Salaire: N/A
  • Référence: NC


Description du Poste:

Présentation de l'équipe: Au sein de la direction technologies, le service Computer Vision & Deep Learning développe des algorithmes de computer vision et deep learning appliqués à la reconstruction de scènes 3D à partir de données numériques de type photo, vidéo, cadastre etc... Missions : En utilisant vos compétences mathématiques et informatiques, vous aiderez à optimiser les technologies de Learning et participerez aux projets de recherche de l’équipe DASSAULT SYSTEMES.Ce stage permettra d’enrichir vos compétences sur le Deep Learning , une technologie en très fort développement dans tous les domaines de l’industrie numérique.La reconnaissance de formes fonctionnelles sur des modèles 3D a de nombreuses applications en CAD (Computer Aided Design).C’est en particulier un préalable à la génération automatique ou assistée de modèles CAD dit paramétrés (i.e. éditables, modifiables, adaptables) à partir de la donnée de simples géométries.Le stage consiste en la conception, le développement et l’évaluation de méthodes issues du Deep Learning appliquées à la reconnaissance de formes fonctionnelles à partir de modèles 3D polyédriques.Ce travail demande l’utilisation et l’enrichissement de bibliothèques de Deep learning ainsi qu’une réflexion sur la représentation des modèles 3D pour le learning.Profil :Dernière année d’école d’ingénieur généraliste ou à dominante informatique, une spécialisation en data science serait appréciée.Ou master dans les domaines du machine learning et/ou de l’inférence statistique.Compétences techniques attendues :Bonnes bases en mathématiques appliquées en général et en inférence statistique et méthodes de learning en particulier.Une expérience des réseaux de neurones serait un plus.Notions en modélisation 3D ou en géométrie algorithmique.La connaissance du C++  avec une première mise en pratique est indispensable.Qualités professionnelles :Bon niveau d’anglais pour la rédaction de la documentation technique et des spécifications.Autonome, rigoureux et précis


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