Le centre Inria d'Université Côte d'Azur compte 37 équipes de recherche et 8 services d’appui. Le personnel du centre (500 personnes environ) est composé de scientifiques de différentes nationalités, d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. La majorité des équipes de recherche du centre sont localisées à Sophia Antipolis et cinq d’entre elles sont hébergées dans une antenne Inria à Montpellier. L'antenne Inria à Montpellier est en croissance d'effectifs, conformément à la stratégie décrite dans le Contrat d'Objectifs et de Performance de l'établissement.

Ce  contrat, rattaché à la Mission Défense et sécurité d’Inria en collaboration avec l’équipe STARS est basé à Sophia Antipolis et s’intéresse à la reconnaissance d’objets dans des images/vidéo.

Le travail consiste à mener une étude de l’état de l’art des algorithmes pouvant s’appliquer à la détection et à la reconnaissance, proche du temps réel (en fonction du ratio image/GPU) de véhicules sur des images/vidéo, de proposer une implémentation de cet état de l’art (POC/démonstrateur) fusionnant éventuellement plusieurs approches, ainsi que d’en faire une évaluation.

L’évaluation consistera non seulement en une quantification globale des performances mais aussi une mesure plus fine des erreurs de traitement (faux positifs, silence).

La tâche de détection des piétons, sur laquelle travaille l’équipe STARS du Centre de Sophia est une instance spécifique du problème plus général de la détection des objets en vision par ordinateur. Obtenir un équilibre entre précision et rapidité de détection est une caractéristique souhaitable pour les systèmes de détection de piétons dans de nombreuses applications, comme par exemple celles des véhicules autonomes.

Il s’agira en s’appuyant sur ces premiers résultats, avec l’aide de l'équipe Stars et de F. Bremond, de tester différents algorithmes et combinaison d’algorithmes en se concentrant sur les points difficiles tels que :

·       Faible résolution
·       Faible contraste, illumination
·       Occultation
·       Nombre réduit d'images d'entrainement
·       Point de vue peu courant

La qualification des algorithmes est un point sensible car il nécessite, au préalable, d’identifier les possibles limites fonctionnelles et techniques de l’algorithme, définir des métriques représentatives des modes de fonctionnements nominaux ainsi que de chaque cas limite et enfin de définir un ou plusieurs jeux de tests permettant d’évaluer le comportement de l’applicatif. Il s’agira donc de définir les procédures et outils d’évaluation, prenant notamment en compte le nombre de classes et le type de classes de reconnaissance à prendre en compte, ainsi que le nombre d’images nécessaires à l’entrainement pour obtenir de bonnes performances pour une classe donnée.

Compétences en développement :

- Langage de programmation : obligatoire (C/C++ et python), bon à savoir (JavaScript), API (CUDA).
- Bibliothèques de vision par ordinateur : openCV, openPose, YoloV5 et similaires.
- Bibliothèques DeepLearning : TensorFlow, PyTorch.
- Bases de données : SQL (tel que my SQL) et NoSQL (tel que mangoDB).

Connaissance des outils de gestion de version (Git)

Compétences importantes : Vision par ordinateur et solides connaissances en programmation C++ et python.

 Langues : Français

Compétences relationnelles : travail en équipe

Autres compétences appréciées : leadership

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle

Salon le barème statutaire de la fonction publique, l'expérience et les diplômes.