Contexte du projet 

Le projet de stage vise à concevoir, développer et mettre en œuvre un système basé sur la vision par ordinateur capable de détecter et de classer automatiquement les composants P&ID tels que les vannes, les pompes, les échangeurs de chaleur et les tuyaux. Ce système utilisera des algorithmes avancés d’apprentissage automatique et des techniques de traitement d’images pour analyser les diagrammes P&ID et extraire des informations cruciales sur l’équipement et la connectivité. L’objectif est d‘améliorer les processus d’ingénierie en réduisant le travail manuel et les erreurs associées à l’analyse P&ID.

Vos missions 

Au cours du stage, le candidat va s’occuper des objectifs clés suivants :

• Rechercher et examiner la littérature et les outils existants liés à l’analyse P&ID et à la détection automatique des composants.
• Collaborer avec l’équipe d’ingénierie pour comprendre les besoins et exigences spécifiques à l’analyse P&ID.
• Développer et affiner un modèle d’apprentissage automatique pour la détection de composants à l’aide de bibliothèques et de frameworks appropriés (par exemple, TensorFlow, OpenCV).
• Collecter et prétraitez les diagrammes P&ID pour créer un ensemble de données complet pour la formation et la validation des modèles.
• Implémenter le modèle développé dans un outil logiciel convivial, permettant aux ingénieurs de télécharger des diagrammes P&ID et d’obtenir des résultats de détection automatisés des composants.

• Effectuer des tests et des validations rigoureux pour garantir l’exactitude, la robustesse et l’efficacité du système.
• Créer une documentation détaillée et fournir une formation au personnel concerné pour le déploiement et l’utilisation réussis du système.

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🌍 Point bonus : Si vous êtes formé(e) à animer des fresques (climat, biodiversité, eau, diversité…), nous vous accompagnons pour le déploiement auprès de notre communauté de Switchers !  

• Actuellement étudiant en ingénierie/master en science des données, génie logiciel ou informatique
• Solides compétences en Python
• Bonne connaissance de l’apprentissage automatique, de la vision par ordinateur (YOLO), de la programmation objet, de l’interface Web et du LLM
• Une connaissance de base de la physique nucléaire et des systèmes nucléaires est un plus.
• Bon niveau d’anglais

Nous nous engageons au respect de l’égalité de traitement entre les candidats, et célébrons toutes les formes de diversité. Chez Assystem, seules les compétences comptent ! Si vous souhaitez porter à la connaissance d’Assystem une quelconque situation ou des besoins spécifiques, n’hésitez pas vous serez accompagné(e) !