Stage – Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle Embarquée - H/F

Les avancées récentes en TinyML permettent désormais d'exécuter des algorithmes d'intelligence artificielle directement sur des systèmes embarqués très contraints en mémoire, puissance de calcul et consommation énergétique.

Ces technologies ouvrent la voie à une nouvelle génération de produits industriels capables d'analyser localement leurs données, détecter des anomalies, classifier des événements ou s'adapter à leur environnement sans dépendre d'une infrastructure cloud.

Au sein de l'équipe Embedded AI de Schneider Electric, nous développons et évaluons de nouvelles approches pour faciliter l'adoption de l'intelligence artificielle embarquée dans les produits du groupe.

Cela inclut l'étude des frameworks open source, l'automatisation des workflows de développement, l'optimisation du déploiement sur microcontrôleurs ainsi que l'exploration d'algorithmes de nouvelle génération pour des systèmes toujours plus autonomes et intelligents.

Dans ce contexte, nous proposons un stage de recherche et développement visant à concevoir, évaluer et industrialiser des solutions d'Embedded AI pour systèmes embarqués contraints.

Missions



* Étudier et comparer les principaux frameworks et outils open source dédiés au TinyML et à l'IA embarquée ;


* Développer des pipelines reproductibles pour l'entraînement, l'évaluation et le déploiement de modèles IA sur microcontrôleurs ;


* Concevoir des outils d'automatisation permettant d'accélérer le développement et la validation de solutions Embedded AI ;


* Construire des environnements de démonstration, de benchmark et d'expérimentation destinés aux équipes de développement ;


* Explorer des techniques d'optimisation de modèles pour les systèmes fortement contraints en calcul, mémoire et énergie ;


* Mettre en œuvre des algorithmes d'analyse de séries temporelles pour des applications industrielles telles que la classification d'événements ou la détection d'anomalies ;


* Étudier des approches innovantes d'apprentissage adaptatif, de personnalisation ou d'acquisition de connaissances sur systèmes embarqués ;


* Réaliser des expérimentations sur matériel réel et analyser les compromis entre précision, latence, mémoire et consommation énergétique.

Profil

Élève ingénieur ou étudiant en Master 2 avec une spécialisation en Intelligence Artificielle et Data Science et Systèmes Embarqués.

Maîtrise de Python et C++

Anglais technique : utilisation quotidienne (minimum C1)

Compétences recherchées essentielles



* Maîtrise de Python et C++


* Bonnes connaissances en Machine Learning


* Développement logiciel et méthodologie expérimentale


* Analyse de données et évaluation de performances

Appréciées


* PyTorch


* TensorFlow / TensorFlow Lite


* ONNX


* TinyML


* C / C++


* Systèmes embarqués et microcontrôleurs

Durée : 6 mois

Période : Q1

Commenc...