Deep learning pour la génération automatique de données synthétiques (h/f)

Description du poste

Imaginez demain...
Dassault Systèmes, « The 3DEXPERIENCE Company », offre aux entreprises et aux particuliers les univers virtuels nécessaires à la conception d’innovations durables. Ses solutions leaders sur le marché transforment pour ses clients, la conception, la fabrication et la maintenance de leurs produits. Les solutions collaboratives de Dassault Systèmes permettent de promouvoir l’innovation sociale et offrent de nouvelles possibilités d’améliorer le mond réel grâce aux univers virtuels. Avec des ventes dans 140 pays, le Groupe apporte de la valeur à près de 190 000 entreprises de toutes tailles dans toutes les industries.

CATIA, SOLIDWORKS, 3DXCITE, SIMULIA, DELMIA, ENOVIA, GEOVIA, EXALEAD, NETVIBES, 3DSWYM, BIOVIA et 3D VIA sont des marques déposées de Dassault Systèmes ou de ses filiales aux USA et/ou dans d'autres pays.

Le stage se déroulera dans l’équipe Data Science qui s’intéresse aux problématiques liées aux environnements de dimension massive mixant le réel et le virtuel et générant des quantités de données complexes nécessitant l’automatisation de leur traitement et de leur analyse afin d’en extraire une connaissance et des modèles à forte valeur ajoutée.

Vos futurs défis
L’utilisation d’architectures de deep learning s’est très largement popularisée ces dernières années, en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur (2D et 3D). Cela s’explique par la qualité des performances obtenues par ces méthodes sur des tâches variées. Ces modèles reposent cependant sur une phase d’apprentissage dont le succès dépend fortement de la quantité et de la qualité des données d’entraînement utilisées.

Nous proposons de nous intéresser dans ce stage à la génération de données synthétiques. Au-delà de la simple obtention d’environnements virtuels réalistes et variés, ces données peuvent aussi servir pour l’entrainements de réseaux de neurones. Les thématiques de génération de données (méthodes procédurales, GAN, VAE, …) et d’adaptation de domaine sont donc centrales dans ce projet.

Le stagiaire devra dans un premier temps établir une recherche bibliographique sur le domaine puis, avec le guidage de l’encadrant, déterminer la méthode la plus adaptée pour répondre au problème posé. Une implémentation de la méthode sera ensuite mise en œuvre. Enfin, une démonstration des résultats clôturera le stage.
Vos atouts pour réussir
Etudiant(e) en cursus universitaire ou en Ecole d’ingénieurs préparant un diplôme de niveau Bac+5, ou un Mastère spécialisé, vous vous spécialisez idéalement dans un des domaines suivants : Mathématiques Appliquées, Apprentissage Statistique, Informatique
Les points suivants sont des avantages:

Bonne maîtrise du Python, C++ et de la programmation Objet.
Des bases en apprentissage statistique, surtout en Deep Learning seront fortement appréciées.
Expérience de développement sur des frameworks de Deep Learning est un véritable plus.
Bonne maitrise de l’anglais à l’oral et à l’écrit pour la rédaction de documentation.
Vous êtes curieux et motivé. Rigoureux, autonome et assidu dans votre travail.
La recherche en entreprise ou académique vous attire.
Vous avez un bon niveau d’anglais.

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