Ingénieur de recherche détection d'anomalies visuelles complexes
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
Offre n° 214DMCB
Ingénieur de recherche détection d'anomalies visuelles complexes (H/F)
L'UTC recrute un(e) ingénieur(e) de recherche pour rejoindre le laboratoire Roberval
- département ingénierie mécanique (IM) dans le cadre du projet PostGenAI CAP 1.6 AI for Industry.
Ce recrutement s'inscrit dans le cadre du projet PostGenAI piloté par Sorbonne Université. Le projet est soutenu par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR), dans le cadre du plan d'investissement gouvernemental France 2030.
Vos missionsAssurer une étude scientifique rigoureuse, visant à comparer les performances des modèles VLM sur la détection d'anomalies visuelles complexes.
Prendre en charge l'étude complète, dimensionner les critères d'évaluations ainsi que les configurations de déploiement des modèles, mener les expérimentations associées.
Contribuer à l'écriture d'articles scientifiques reprenant les résultats de l'étude et proposant des recommandations quant à la transposition et au déploiement des modèles VLM dans l'industrie.
Activités principalesLe sujet traite de la problématique générale de la détection d'anomalies visuelles complexes dans l'industrie. L'industrie doit se doter d'outils d'inspection de confiance rapidement déployables en production. Les solutions d'IA supervisées les plus performantes reposent sur une activité préalable longue et coûteuses d'étiquetage d'images par des experts-process (plusieurs centaines d'étiquetages d'images). Les anomalies visuelles complexes sont : (1) des défauts logiques où les modèles doivent détecter et contrôler la logique de positionnement relatif entre différents objets ou entités de la scène. Il s'agit par exemple : du contrôle de l'absence/présence de pièces ou composants, de la détection d'erreurs de câblages etc. (2), ils sont aussi des défauts de texture, comme des opacités, des fissures, des arrachements, etc.
L'activité principale du poste sera d'étudier puis de comparer les performances des modèles VLM sur la détection de ces anomalies. Les critères de couts seront pris en comptes (liés à l'inférence, à l'étiquetage, aux formulations des prompts et à la consommation électrique, etc). Les différents types de modèles (format ouvert, propriétaire etc.) seront à considérer pour l'étude.
Sur la base des résultats obtenus, des recommandations quant à la transposition de ces méthodes à l'industrie seront proposées puis valorisées auprès d'industriels partenaires de l'UTC.
La rédaction, la soumission et la publication dans des journaux scientifiques sont attendues.
Dates pour candidaterDu 21/09/2026 au 20/10/2026Contrat à durée déterminée
- durée prévue de 18 mois
- à pourvoir en octobre 2026Pré-requis du posteCompétencesSavoir concevoir et mettre en œuvre un protocole scientifique expérimental rigoureuxAvoir des bases solides en programmation Python et comprendre les architectures des IA basées sur les LLM et VLMAvoir des connaissances en inspection de défauts visuels pour l'industrieDiplômeDiplôme d'ingénieur ou masterDomaine : Génie Industriel, Génie informatique
Type de contrat CDD
- 18 Mois
Contrat travail Durée du travail 37H30/semaineTravail en journée
Salaire
- selon expérience et financement
Expérience
- Débutant accepté
- Bac+5 et plus ou équivalents Cette formation est indispensable
Informations complémentaires
- Secteur d'activité : Enseignement supérieur
Employeur
1000 à 1999 salariés
À la fois université et école d'ingénieurs, l'UTC est construite sur une pédagogie de l'autonomie et une recherche technologique interdisciplinaire orientée vers l'innovation. L'UTC forme des ingénieurs, masters et docteurs aptes à appréhender les interactions de la technologie avec l'homme et la société, et à évoluer dans un environnement concurrentiel mondial, dans un souci de développement durable.
Mme Céline PENOT