Contexte et objectif

• Développer un modèle de vision par ordinateur capable de détecter les personnes à partir de flux caméra et d'estimer des attributs démographiques (sexe et tranche d'âge).
• Objectifs techniques : détection en temps réel, profilage (âge & sexe) robuste et évaluable, respect des contraintes de déploiement sur edge ou serveur.

Missions principales

• Collecte et annotation / préparation de jeux de données adaptés (images/vidéos annotées pour localisation et labels âge/sexe).
• Conception et entraînement de modèles (ex : architectures de détection + réseaux d'attributs), expérimentation avec transfer learning et techniques d'augmentation.
• Évaluation quantitative (mAP pour détection, précision / F1 / matrice de confusion pour sexe/âge, courbes ROC si applicable) et validation croisée.
• Optimisation pour l'inférence (quantization, pruning, accélération GPU/CPU, pipelines OpenVINO/TensorRT si nécessaire) et préparation d'une démonstration sur flux caméra.

Contraintes et considérations éthiques

• Prise en compte de la vie privée et conformité (anonymisation, minimisation des données, conservation limitée).
• Analyse des biais (équité selon âge/genre, distribution des données) et propositions d'atténuation.

Technologies et livrables attendus

• Outils probables : PyTorch ou TensorFlow, OpenCV, frameworks de détection (ex : YOLO, Detectron), outils d'annotation et de visualisation.
• Livrables : code reproductible, modèle entraîné exportable (ONNX/TorchScript), notebook/rapport technique détaillant méthodes et résultats, démonstration (vidéo ou application) et guide de déploiement.

Compétences requises

• Connaissances en vision par ordinateur, apprentissage profond et traitement d'images.
• Expérience en entraînement de réseaux CNN, gestion de datasets, métriques d'évaluation et optimisation d'inférence.

Candidature

• Pour postuler, envoyer votre CV, lettre de motivation et éventuellement un lien vers vos projets/portfolios à : careers@wisevision.io
• Utiliser pour l'objet de l'email : "Candidature Stage PFE – SUJET 1"