Stage de fin d'études - 6 mois - en présentiel, Paris 4e

EyePick développe Maestro OS, un OS industriel qui connecte caméras, robots et automates à des algorithmes de vision par IA sur des lignes de production. On cherche un(e) stagiaire R&D pour explorer les frontières de notre stack IA : vision avancée, simulation, et apprentissage pour la robotique industrielle.

Ta mission

Tu travailles sur des sujets de recherche appliquée qui alimenteront les futures briques de notre produit :

• Vision industrielle avancée : data augmentation pour l'inspection qualité (défauts rares, few-shot learning, génération synthétique), nouvelles architectures de détection/segmentation adaptées aux contraintes edge (latence, mémoire, résolution).
• Simulation pour la robotique : construction d'environnements simulés (Isaac Sim, MuJoCo, ou équivalent) reproduisant des postes de travail industriels pour tester des pipelines de vision et d'orchestration sans mobiliser une ligne réelle.
• Apprentissage par renforcement appliqué : RL pour l'orchestration de tâches robotiques (pick & place, tri, inspection) en simulation, avec objectif de transfert sim-to-real.
• Analyse sensorielle multi-modale : fusion de données issues de caméras 2D, 3D, thermiques, et capteurs industriels pour enrichir les capacités de décision.

Ton profil

• M2 ou dernière année d'école d'ingénieur en IA, vision par ordinateur, robotique, ou mathématiques appliquées.
• Solide en Python et PyTorch. Tu as déjà entraîné des modèles et prototypé des applications complexes.
• Tu sais lire un paper de recherche, reproduire les résultats, et les adapter à des contextes pratiques.
• Tu es capable de produire du code propre et reproductible, est à l'aise avec les bonnes pratiques de développement (git, tests, etc.)
• Autonome, rigoureux(se), et capable de poser un problème avant de coder la solution.

Bonus

• Expérience avec des simulateurs robotiques (Isaac Sim, MuJoCo, PyBullet, Gazebo).
• RL appliqué (Stable-Baselines3, RLlib, ou implémentations custom).
• Déploiement de modèles sur GPU embarqué (TensorRT, ONNX Runtime, NVIDIA Jetson).
• Connaissance du contexte industriel / manufacturing.
• Publication ou projet de recherche abouti (même non publié).

Ce qu'on t'offre

• Des vrais problèmes industriels, avec des robots et machines réelles. Tes modèles réussis tourneront sur des contrôleurs industriels et piloteront des machines d'une nouvelle génération.
• Accès à du hardware NVIDIA de pointe, parfois avant les releases officielles, des caméras industrielles très haut de gamme, et des données réelles de production.
• Encadrement technique par une équipe experte et passionnée.
• Possibilité de co-publication si les résultats le justifient, et possibilité d'embauche si le stage se passe bien.