Stage intégration de solutions IA embarquées

Envie de rejoindre une entreprise technologique, dynamique et en pleine croissance ? Alors venez chez PACK'R et rejoignez nos équipes Le groupe PACK'R fabrique et conçoit des remplisseuses-boucheuses dédiées au conditionnement de produits liquides. Notre savoir-faire, notre excellence et notre fiabilité sont mondialement reconnus depuis plus de 30 ans. En tant que futur collaborateur, vous contribuerez activement à la réussite de ses enjeux en travaillant pour des projets toujours plus innovants Au-delà de la performance, nous apportons une attention particulière au bien-être de tous nos collaborateurs et au respect de l'environnement. En pleine expansion, nous recherchons actuellement pour renforcer nos équipes :

Description du poste
et Missions Notre société souhaite intégrer des solutions d'intelligence artificielle (IA) embarquées sur ses équipements. Ces solutions, destinées à fonctionner en mode déconnecté (sans accès internet), visent à :
* Apporter une aide contextuelle aux opérateurs (ex. : assistance en temps réel, diagnostic, recommandations).
* Améliorer les fonctionnalités des machines via des modèles de type LLM/SLM/ELM on edge ou des algorithmes de Machine Learning (ML). Nous recherchons un(e) stagiaire qui sera intégré au service Recherche & Développement (R&D) et contribuera à l'exploration, au développement et à l'intégration de ces technologies. Les missions qui vous seront confiées sont les suivantes : Veille Technologique et État de l'Art
* Identifier les solutions IA embarquées adaptées aux contraintes industrielles (latence, ressources limitées, absence de connectivité).
* Analyser les frameworks et outils existants pour le déploiement de modèles LLM/SLM/ELM ou ML sur des systèmes embarqués (ex. : TensorFlow Lite, ONNX Runtime, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, etc.).
* Évaluer les cas d'usage pertinents pour notre secteur (ex. : maintenance prédictive, optimisation des paramètres de conditionnement, détection d'anomalies). Prototypage et Développement
* Participer à la conception de preuves de concept (PoC) pour des applications IA embarquées.
* Adapter des modèles de LLM/SLM ou ML pour un fonctionnement en edge computing (ex. : quantification, pruning, distillation de modèles).
* Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer ces solutions sur nos machines (compatibilité matérielle, contraintes temps réel) Tests et Validation
* Mettre en place des benchmarks pour évaluer les performances des modèles (précision, latence, consommation énergétique).
* Tester les solutions en conditions réelles (simulations ou déploiements limités).
* Documenter les résultats et proposer des améliorations. Collaboration et Reporting
* Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs R&D, les experts métiers et les équipes production.
* Rédiger des rapports techniques et présenter les avancées régulièrement.

Profil recherché
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Formation:
Étudiant(e) en 3ème année d'école d'ingénieur ou Master 2 en Informatique, Robotique, Data Science, ou domaine connexe.
* Connaissances requises : o Maîtrise des algorithmes de Machine Learning (supervisé/non supervisé, deep learning). o Expérience avec des frameworks IA (PyTorch, TensorFlow, Keras, Hugging Face, etc.). o Notions de déploiement embarqué (C/C++, Python, optimisation pour edge devices). o Connaissance des LLM/SLM ou des modèles légers (ex. : DistilBERT, TinyML) est un plus.
* Outils : Familiarité avec Docker, Linux, Git, et les environnements de développement embarqué. Vous êtes autonome et rigoureux(se) dans la résolution de problématiques techniques. Doté(e) d'un véritable esprit d'initiative, vous êtes force de proposition et appréciez la recherche de solutions innovantes. Vous disposez également de bonnes qualités de communication, à l'écrit comme à l'oral, et faites preuve de curiosité pour les enjeux industriels et les nouvelles technologies. Informations utiles
* Jours fériés non travaillés
* Accès transport en commun et parking gratuit
* Aide à la mobilité avec Action Logement
* Local équipé de frigos et micro-ondes pour se restaurer