Candidatures ouvertes pour un stage débutant en février 2025
---Dans le contexte de développement de logiciels de détection basée IA, de plus en plus d’outils automatisent et facilitent l'entraînement et l'évaluation des modèles d’apprentissage profonds (AutoML). Malheureusement, ceux-ci n'intègrent pas toujours les dernières avancées de l'état de l’art en détection d’objets et ne répondent pas aux problématiques du logiciel libre (licence permissive, gratuité d’utilisation ou déploiement ouvert). Nous proposons donc de développer un outil AutoML basé sur nos technologies open source Kitware pour le calcul et la visualisation web.La plateforme
KWIVER
(Kitware Image and Video Exploitation and Retrieval) est une collection d'outils logiciels conçus pour résoudre les problèmes complexes d'analyse d'images, de vidéos et d'autres défis connexes. Récemment mis à jour par les équipes de vision par ordinateur et de visualisation scientifique de Kitware,
KWIVER
est un effort continu visant à faire passer la technologie développée sur plusieurs années au domaine open source pour favoriser la recherche, la collaboration et le développement de produits.Le logiciel
trame
permet la création d'applications d'analyse visuelle interactives et puissantes. Basée sur Python,
trame
exploite des plateformes telles que
VTK
et
ParaView
pour développer des applications de visualisation Web évolutives en quelques minutes.Le.a candidat.e sera directement intégré.e à notre équipe d’ingénieurs et participera activement au développement de l’application en: - Développant des routines d'entraînement à partir d’outils existants (PyTorch Lightning) sur des bases de données de détection pour différents domaines (sécurité, conduite autonome, médical) et formats établis dans la communauté scientifique (COCO, PASCAL VOC).- Interfaçant les routines python avec l’application C++ (
KWIVER
,
CMake
)- Proposant une interface utilisateur web (
trame
). - Permettant le suivi des entrainement de modèles avec la philosophie MLOps en se basant sur les logiciels libres existants (MLFlow, Aim).Dans un second temps, les développements réalisés pourront être étendus sur
VIAME
.
Les principales étapes du stage seront
- Etat de l’art de le la détection d’objets 2D, ainsi que des plateformes existantes
- Compréhension de l’environnement dans lequel le projet s'inscrit et définition des attendus de l’application
- Mise en place d’une pipeline d'entraînement et évaluation de détection 2D basée python
- Architecture de l’application C++ pour intégrer ces routines
- Déploiement de l’interface utilisateur web
- Gestion des modèles utilisateurs en utilisant les principes MLOps
- Travailler sur la mise à jour d’autres outils Kitware similaires
Les développements seront principalement réalisés en python / C++ et permettront de contribuer à une application cross-plateforme s'exécutant sous Windows, Linux ou MacOS.Compétences requises
- Bonnes connaissances en python
- Bonnes connaissances en architecture de logiciel C++
- A l’aise dans la communication en anglais à l’écrit et à l’oral
Compétences appréciées
- Connaissances en détection d’objets 2D
- Connaissances en programmation web
Niveau école d'ingénieur 4ème année minimum ou Master 2Ce stage d’un minimum de 5 mois se déroulera dans les bureaux de Kitware à Villeurbanne. (France).
Description de la société
Kitware est une entreprise à taille humaine qui se mobilise pour avoir un grand impact sur le monde. Ses collaborateurs s'investissent au quotidien pour faire progresser la science et la technologie afin de favoriser l'innovation mondiale et résoudre les défis mondiaux. Cela est possible en développant des plateformes logicielles open source innovantes et en faisant en sorte de les intégrer autant que possible dans des solutions logicielles open source et en contribuant directement à l'open science dans un esprit collaboratif.Nous fournissons des services commerciaux à des sociétés allant des startups aux sociétés du CAC 40.
Kitware utilise un modèle commercial de services autour de ses solutions open source pour développer des communautés collaboratives étendues et fournir des solutions techniques flexibles et de grande qualité. Si vous avez utilisé CMake, ITK ou VTK, Paraview ou LidarView, vous connaissez notre travail et son impact sur les communautés que nous aidons à créer.Apply for this job
