AI Research Intern

Chez Tetra Pak, nous nous engageons à garantir la sécurité et la disponibilité des aliments à l'échelle mondiale, et nous protégeons ce qui est bon – en sauvegardant les aliments, en protégeant les personnes et en préservant la planète. Ce faisant, nous avons un impact positif sur des millions de vies chaque jour. Nous avons besoin de personnes talentueuses comme vous pour rejoindre notre mission.

Êtes-vous enthousiaste à propos de l'ingénierie et de la mise en place de solutions Tetra Pak innovantes utilisant l'Intelligence Artificielle ?

L'équipe d'Innovation et de Partenariats Précoces en Automatisation et Numérique de Tetra Pak recherche un Stagiaire en Intelligence Artificielle pour rejoindre l'équipe. En tant que Stagiaire en Recherche en IA, vous jouerez un rôle crucial dans l'avancement de nos processus de fabrication grâce à des recherches de pointe. Vous collaborerez avec des équipes transversales pour explorer le potentiel de l'application de solutions multimodales afin d'améliorer l'efficacité et la qualité de nos lignes de production.

L'équipe d'Innovation et de Partenariats Précoces mène des activités d'exploration, en recherchant et en consolidant de nouvelles technologies disponibles sur le marché pour améliorer davantage la performance, la qualité et la durabilité des équipements Tetra Pak actuels et futurs.

Dans ce poste, vous aurez l'opportunité de travailler dans les domaines suivants :

• Mener des recherches sur les données multimodales (par exemple, visuelles, capteurs, texte) collectées à partir des processus de fabrication.
• Analyser divers éléments logiciels non-ML impliquant la qualité des données et la préparation des données.
• Analyser et interpréter les données pour identifier des modèles, des anomalies et des opportunités d'optimisation.
• Expérimenter de nouvelles capacités multimodales pour les modèles de Machine Learning développés pour le contrôle des processus et la détection des défauts.

Nous croyons que vous avez :

• Un diplôme de licence ou une qualification supérieure en Ingénierie, Statistiques, Apprentissage Automatique, Analytique, Mathématiques, Recherche Opérationnelle, Ingénierie Industrielle ou un domaine connexe.
• Expérience avec PyTorch ou un autre cadre de deep learning majeur tel que TensorFlow ou JAX.
• Compétences en programmation avancées – connaissance de langages de programmation tels que Python et familiarité avec les GPU NVIDIA et les piles logicielles qui les optimisent.
• Expérience ou familiarité avec la Vision par Ordinateur, l'Apprentissage Automatique et les concepts logiciels associés.
• Considérable expérience avec les applications de Deep Learning :
  • Solide compréhension des fondamentaux du deep learning (détails de la couche, rétropropagation, normalisation par lots, etc.).
  • Capacité à lire et mettre en œuvre la littérature académique correspondante et expérience dans l'application de modèles de deep learning à la pointe de la technologie pour la vision par ordinateur.
• Expérience significative dans le profilage de performance GPU. Connaissance de CUDA préférable.
• Familiarité avec l'architecture HW (matériel) (de préférence accélérateurs), les logiciels numériques, l'inférence DL (Deep Learning), les sujets de déploiement, conversion de modèle (par exemple, Torch Script, Torch Trace, ONNX, TensorRT/TRT).
• Maîtrise de l'anglais et de l'italien, à l'oral et à l'écrit.
• Capacité à travailler de manière autonome, à prendre des initiatives et à prendre des décisions techniques dans votre domaine d'expertise.

En tant qu'individu, vous êtes innovant et motivé, avec de solides compétences en communication et en leadership. Vous possédez une façon de penser structurée et analytique. Vous êtes un joueur d'équipe capable de gérer des relations à long terme et d'interagir avec différents intervenants à divers niveaux. Vous êtes curieux, engagé et souhaitez apprendre et vous améliorer quotidiennement.

Nous vous offrons :

• Une variété de défis passionnants avec de nombreuses opportunités de développement et de formation dans un paysage véritablement