STAGE IA - Détection et classification d'objets sur des images LIDAR

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GRDF, filiale indépendante d’ENGIE, est le principal gestionnaire de réseau qui distribue le gaz à plus de 11 millions de clients.

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•    Pour participer à l’avenir de la distribution du gaz (compteur communicant, technologies du réseau intelligent, développement du biogaz et du GNV, …) ?

Au sein de la Région Ile de France, GRDF recherche son :

Stagiaire IA -  Détection et classification d'objets sur des images LIDAR H/F
Stage basé à Saint-Denis (93)

Au sein de GRDF, l’équipe IA Lab a la charge de l'intégration et de l'exploitation des technologies d'Intelligence Artificielle (IA). Son objectif est de favoriser l’adoption de l'IA dans les différents métiers de l'entreprise, en développant des solutions innovantes visant à améliorer les performances des processus et la gestion du réseau.

Dans ce cadre, le défi consiste à exploiter une nouvelle source de données : les données LIDAR diffusée par l’IGN et proposant une cartographie 3D de l’intégralité du sol et du sursol de la France.

Ces données, à la fois riches et précises, permettent de détecter et de classifier des éléments tels que des citernes, des poteaux ou d’autres infrastructures, et de les intégrer aux composants du réseau. L’enjeu est de mettre en place une approche efficace pour extraire et utiliser ces informations de manière optimale.

VOS FUTURES MISSIONS

Dans le cadre de ce stage, vous serez chargé(e) de développer et d'optimiser des algorithmes de détection d'objets sur des images LIDAR. Les principaux axes de travail seront :

• Analyse et prétraitement des données LIDAR (nuages de points 3D)
• Conception et implémentation d'algorithmes de détection d'objets adaptés aux spécificités des images LIDAR
• Développement d'une solution de classification multi-classes pour identifier différents éléments d'infrastructure
• Évaluation des performances des modèles et optimisation des algorithmes
• Préparation d'une solution intégrable aux systèmes existants
• Développement d’un pipeline optimisé de bout en bout pour le traitement en masse des données LIDAR (chargement/prétraitement/découpage/traitement)

Vous travaillerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire et serez accompagné(e) par des experts en data science et en métiers des réseaux de distribution de gaz.

VOTRE PROFIL

Diplôme préparé ou niveau d’étude : Bac +5 avec une spécialisation / majeure en Data Science, Intelligence Artificielle, Apprentissage machine ou Vision par Ordinateur

Les compétences requises pour le stage :  

• Vous préparez un diplôme de Bac + 5 avec une spécialisation / majeure en Data Science, Intelligence Artificielle, Apprentissage machine ou Vision par Ordinateur)
• Vous maîtrisez les langages de programmation Python et de requêtage SQL
• Vous avez une bonne connaissance des frameworks d'apprentissage profond comme PyTorch ou TensorFlow
• Vous êtes familier(e) avec les algorithmes de détection d'objets (R-CNN, YOLO, etc.) que vous avez pu utiliser lors de projets académiques

Vos atouts pour réussir :

• Vous êtes rigoureux(se), autonome et capable de travailler en équipe
• Vous faites preuve d'un bon esprit d'analyse et d'une capacité à résoudre des problèmes complexes
• Vous êtes curieux(se) et motivé(e) par les défis techniques innovantes  

Pourquoi choisir l’aventure GRDF ? 

Rejoindre GRDF, c'est plonger dans une entreprise engagée dans la transition énergétique, avec une équipe de 11 500 collaborateurs passionnés. Tu participeras à une mission de service public en distribuant le gaz à plus de 11 millions de clients. 

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Ensemble, allumons l'avenir ! ⚡

« L’emploi est régi par l’obligation de respect des engagements du code de bonne conduite de GRDF, lequel est constitué des principes d’indépendance, de non-discrimination, de protection des informations commercialement sensibles, d’objectivité et de transparence ; et de la charte éthique de GRDF ; accessibles sur www.grdf.fr.

En tant qu’Employeur responsable, GRDF valorise la diversité des profils de ses collaborateurs. Son engagement en faveur de l’égalité des chances est reconnu par le Label Diversité. »