Project overview

• Développement d'un système de vision par ordinateur pour la reconnaissance de produits en rayon en s'appuyant sur des données synthétiques et la modélisation digital twin.
• Objectifs : réduire les coûts de collecte de données, améliorer la précision des modèles et construire une solution scalable pour des applications retail réelles.

Missions principales

• Créer des modèles 3D des produits et configurer des scènes de rayons (lighting, matériaux, poses) pour la génération de données synthétiques.
• Construire des pipelines de génération de datasets synthétiques (annotations automatiques : bounding boxes, segmentation, keypoints) et intégrer ces datasets au processus d'entraînement.
• Développer, entraîner et optimiser un algorithme de reconnaissance visuelle (classification/localisation/détection) et effectuer des tests en environnement magasin réel ou simulé.

Compétences requises & technologies

• Compétences : Python, bases en vision par ordinateur et deep learning, notions de modélisation 3D ou rendu; expérience en génération de données synthétiques un plus.
• Technologies : Python, OpenCV, PyTorch ou TensorFlow, outils 3D (Blender ou équivalent), pipelines de génération de données synthétiques et environnement de test retail (réel ou simulé).

Livrables & évaluation

• Livrables attendus : jeux de données synthétiques annotés, modèles entraînés, scripts de génération et notebook d'évaluation des performances en conditions réelles.
• Évaluation basée sur la qualité du dataset synthétique, métriques de performance (mAP, précision/ rappel), robustesse en tests sur images réelles et documentation technique.

Informations complémentaires & candidature

• Niveau attendu : Bac+5, durée : 4 à 6 mois, nombre d'alternants recherchés : 1.
• Pour postuler : via le lien https://lnkd.in/duKj9p6S ou par email : jobs@visshopai.com .