About this role
Summary: Conducts a comparative study of self-supervised models for visual defect detection to select and generalize best practices. Reviews the literature and internal case datasets and reports model performance.
*Introduction*
Pour notre département Qualité & Durabilité, nous recherchons un·e Stagiaire dont la mission principale sera d'effectuer une étude comparative de modèles auto-supervisés pour la détection de défauts visuel, afin de sélectionner et généraliser des bonnes pratiques.
*Responsabilités*
- Explorer l’état de l’art des modèles auto-supervisés, en interne et dans la littérature
- Comparer les performances des différents modèles sur des jeux de données issus de plusieurs cas en interne
- Intégrer les possibilités d'augmentation de données dans la stratégie d'entraînement
- Mettre à disposition les modèles et stratégies développés dans une bibliothèque partagée
*Profil*
- Actuellement en Master en Data Science, Robotique ou jugé équivalent
- Disponible pour une durée de 6 mois à 100%, dès février 2027 ou à convenir
- Bonnes connaissances en machine learning, deep learning et vision par ordinateur
- Maîtrise de Python et idéalement de PyTorch ou TensorFlow, scikit-learn et bibliothèques de traitement d’images
- Rigueur, autonomie et intérêt pour les applications industrielles
*Conclusion*
S’immerger enfin dans la pratique, assumer ses premières responsabilités, participer à des projets novateurs, mettre au profit de l’entreprise son enthousiasme et ses compétences fraîchement acquises : voilà les défis que Rolex vous aidera à relever.
L’idée de rejoindre une manufacture de renom, ayant conscience de l’importance d’accompagner et de former ses collaborateurs par des professionnels du métier, vous réjouit ? Alors, rejoignez-nous.