Stage développeur : Data Mining & traitement d'image pour la microscopie (F/H) Clermont-Fd

Stage développeur : Data Mining & traitement d'image pour la microscopie (F/H) Clermont-Fd
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• Type de contrat : stage conventionné de 6 mois maximum
• Niveau d'études : BAC+5 dans le domaine (computer vision, data science ou domaine connexe)

Date de début : à compter de février 2027

Lieu de travail : R&D Michelin site de Ladoux

Contexte

Pour son campus basé en Auvergne, Michelin propose un stage au sein de son département d'Expertises Physico-Chimiques afin de développer un composant de data mining pour des images de microscopie.

L'objectif : explorer, trier et structurer automatiquement des images hétérogènes sans disposer d'annotations préalables.

Dans le cadre d'un projet d'analyse de matériaux, nous développons une approche de data mining applicable à plusieurs natures d'images de microscopie (optique, MEB, MET, ...) aux échelles et aux contrastes variés. Ces images ne sont pas annotées a priori ; l'expertise des microscopistes intervient ponctuellement pour valider les résultats.

Les récentes avancées en apprentissage auto-supervisé et en modèles de fondation pour la vision ouvrent de nouvelles perspectives pour traiter ce type de données sans labels.

Mission

Au sein du département d'Expertises Physico-Chimiques de notre Centre de Recherches et Développement de Clermont-Ferrand (63), vous aurez en charge un projet de développement en python. Vous serez amené• e à :

• Échanger avec les experts microscopie et formaliser les besoins d'exploration des images
• Réaliser un état de l'art (classification, apprentissage auto-supervisé, modèles de fondation, clustering, apprentissage actif)
• Faire émerger, à partir d'une modalité d'imagerie donnée (ex : images MEB), les différents types d'images et de matériaux présents, et en déduire un outil de recherche/classification permettant de retrouver l'ensemble des images d'un même type
• Au sein d'un même type de matériau, identifier des sous-structures distinctes (segmentation non ou faiblement supervisée) et proposer un détecteur/classifieur de ces sous-structures
• Intégrer la validation experte ponctuelle dans la boucle (apprentissage actif, annotation minimale) et évaluer la robustesse des résultats
• Mettre à disposition les méthodes sous forme d'une librairie python documentée

Les approches retenues seront comparées sur la base d'indicateurs quantitatifs et de la validation par les experts. L'extraction de métriques sur les objets segmentés constituera une suite naturelle du projet

Vous serez rattaché• e fonctionnellement à un tuteur technique et hiérarchiquement à un manager d'équipe.

Livrables

• Une librairie python (méthodes d'exploration, de classification et de segmentation) et sa documentation
• Un outil permettant d'interroger un jeu d'images (ex : retrouver toutes les images, toutes les parties d'images, exprimant une caractéristique particulière)
• Une synthèse détaillant l'ensemble du travail réalisé pendant le stage
• Une présentation interne en fin de stage

Compétences requises et profil recherché

• Programmation scientifique en Python (numpy, tensorflow ...)
• Machine learning et deep learning appliqués à l'image
• Traitement d'images
• Notions de microscopie appréciées
• CI/CD
• (optionnel) Utilisation de ressources de calcul HPC / GPU

Il ou elle devra faire preuve de rigueur scientifique et d'autonomie afin de mener à bien ses travaux.

Comportements attendus

• Curiosité
• Autonomie
• Travail en équipe
• Esprit critique et sens de la validation des résultats

Compétences développées au cours du stage

• Découverte du milieu industriel dans le cadre de projet de recherche appliquée
• Apprentissage non supervisé et auto-supervisé sur données réelles
• Traitement d'images de microscopie
• Programmation scientifique
• Synthèse de résultats

Processus de recrutement en 2 étapes :

• Premier entretien en visioconférence (45 min) pour l'entretien technique sur les compétences techniques
• Deuxième entretien, si premier entretien positif, avec le service du personnel (RH)

Délais de traitement rapides et processus complet en moins de 30 jours selon vos disponibilités.

En poste, votre tuteur/tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage afin de développer votre savoir-faire et savoir-être. Votre tuteur/tutrice vous proposera, si besoin, des formations complémentaires en adéquation avec vos missions.

Vous percevrez une gratification de stage mensuelle en fonction de votre niveau d'études.

Vous êtes intéressé(e) par cette opportunité, alors c'est le moment de postuler !

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