Offre de thèse CIFRE — Ingénieur·e Doctorant·e en Intelligence Artificielle
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CONTEXTE DU POSTE
VIAPIX Systems, spécialiste de l'inspection intelligente d'infrastructures, et le LabISEN (équipe Light Scatter Learning, experte en imagerie hyperspectrale et en intelligence artificielle appliquée à l'optique) recrutent un·e ingénieur·e doctorant·e dans le cadre d'une thèse CIFRE de trois ans. Le projet vise à concevoir un système d'intelligence artificielle pour la détection, l'analyse et la prédiction de la végétation ferroviaire par fusion d'images RGB, hyperspectrales et de données LiDAR, puis à le déployer dans une architecture SaaS de maintenance prédictive. Le ou la candidat·e retenu·e combinera la recherche en deep learning et le développement logiciel d'une plateforme industrielle réelle.
MISSIONS PRINCIPALES
- Deep learning multimodal : concevoir des architectures de fusion (RGB + hyperspectral + LiDAR) pour la détection et la classification de la végétation (CNN, Vision Transformers, segmentation 3D de type PointNet++).
- Modélisation prédictive : développer des modèles de prédiction temporelle (Temporal Fusion Transformer, LSTM) de la dynamique végétale et des défauts de géométrie, avec quantification d'incertitude.
- Architecture SaaS et déploiement : concevoir et développer la plateforme de scoring (API FastAPI, Docker / Kubernetes) et l'interface de visualisation web (React) intégrant l'explicabilité des modèles (XAI).
- MLOps : mettre en place les pipelines d'entraînement, de monitoring et de réentraînement continu des modèles en production (MLflow, CI/CD).
- Valorisation scientifique : publier dans des revues et conférences internationales et contribuer au transfert technologique vers VIAPIX Systems.
Formation et expérience
- Diplôme d'ingénieur·e ou Master 2 en informatique, génie logiciel ou traitement du signal.
- Expérience (stage ou projet) en développement logiciel et en intégration de solutions d'intelligence artificielle.
- Une première expérience en IA appliquée en environnement industriel est appréciée.
Compétences techniques indispensables
- Deep learning : PyTorch, CNN, Transformers.
- Programmation : Python, scikit-learn, NumPy, Pandas.
- Développement backend et API : FastAPI ou Spring Boot, REST APIs, Docker, CI/CD.
- Développement frontend : React ou Angular.
Compétences appréciées
- IA générative et LLMs (GPT-4o Vision, NLP, OCR), MLOps (MLflow), monitoring (Prometheus, Grafana).
