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Portail > Offres > Offre UMR7093-JEAIRI-006 - H/F Développeur de solutions de machine learning pour images biologiques

H/F Développeur de solutions de machine learning pour images biologiques


Date Limite Candidature : mercredi 1 décembre 2021

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Informations générales

Référence : UMR7093-JEAIRI-006
Lieu de travail : VILLEFRANCHE SUR MER
Date de publication : mercredi 10 novembre 2021
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 3 janvier 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2130 € à 2715 € mensuels bruts selon expérience
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

La mission de l'agent sera l'amelioration des outils de machine learning de l'application EcoTaxa. Cette mission se déclinera selon deux axes principaux: (1) l'amélioration de la classification supervisées, (2) le développement d'outils de classification non supervisée.

Activités

Pour le premier objectif (classification):
1. Évaluation du système de classification existant
2. Test de différentes architectures de deep learning pour la production de caractéristiques pertinentes
3. Évaluation du nombre de caractéristiques nécessaires à conserver dans la base en terme de performance de classification
4. Test de différents classifieurs (Random Forest, Gradient Boosted Classification Trees, Multi Layer Perceptron) en terme de performance et d'efficacité
5. Évaluation de stocker les n premières prédictions plutôt que la première uniquement (top-n accuracy vs top-1 accuracy) pour permettre d'autres approches de validation des images dans l'interface graphique d'EcoTaxa.
6. Implémentation d'une chaîne de classification complète et suggestions de modifications de l'interface pour tenir compte des changements dans la chaîne de traitement.
Pour le second objectif (recherche par similarité):
1. Ré-évaluation de la pertinence des caractéristiques de deep learning stockées ci-dessus pour la recherche par similarité
2. Tes de l'algorithme de création d'index de similarité et de groupement Velourm/FVS développé par FOTONOWER et comparaison avec des méthodes open source (FAISS de FaceBook + HDBSCAN, Weighted K-means, etc.)
3. Spécification d'une interface utilisateur pour l'utilisation d'un tel outil
4. Implémentation de la recherche/regroupement par similarité visuelle

Compétences

Compétences techniques attendues:
- approches de classification supervisée d'image par machine learning [expertise]
- approches de structuration d'espaces de caractéristiques d'images [connaissance]
Savoir-faire:
- programmation en python [expertise]
- calcul de métriques, rédaction de rapport de performance d'algorithmes [connaissance]
Savoir-être:
- travailler en équipe, même à distance
- expliquer ses choix et ses approches, y compris à des non spécialistes

Contexte de travail

Cet emploi se place dans le cadre du plan de relance pour la préservation de l'emploi en R&D. Il se déroulera entre le Laboratoire d'Océanographie de Villefranche (LOV) (Villefranche sur Mer, proche de Nice) et la société FOTONOWER (Paris).

Contraintes et risques

Néant.

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