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# Ingénieur IA & Data Industrielle - Intelligence Multimodale pour l'Analyse Vidéo en Manufacturing

- **Company:** Authorise Renault
- **Location:** Guyancourt, France
- **Contract:** Internship / Graduate position
- **Skills:** Artificial Intelligence, Computer Vision, Python (Programming Language), Language Modeling, Data Processing, Large Language Models, Generative AI
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://startup.jobs/cs27-bac5-ingenieur-ia-data-industrielle-intelligence-multimodale-pour-lanalyse-video-en-manufacturing-h-f-ampere-software-technology-10192359

## About the Role

* Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2.
 * Spécialisation en Intelligence Artificielle, Data Science, Informatique ou Génie Industriel.
 * Connaissances en Python et dans l'écosystème IA/Data.
 * Intérêt pour les technologies d'IA générative, de vision par ordinateur et de traitement des données.
 * Curiosité, autonomie et capacité à travailler sur des sujets innovants.
 * Une connaissance du monde industriel ou du Manufacturing est un plus.

Vous souhaitez participer à l'aventure de l'automobile de demain ? Rejoignez-nous !, CS27 - BAC+5 - Ingénieur IA & Data Industrielle - Intelligence Multimodale pour l'Analyse Vidéo en Manufacturing (H/F)

## Description

Au cours de ce stage, vous participerez au développement d'un système intelligent capable d'analyser des flux vidéo issus des ateliers de production et de les enrichir grâce au contexte apporté par les données industrielles., Vous serez notamment amené(e) à :

 * Concevoir une architecture permettant de combiner vidéos, données process et connaissances métier.
 * Développer des solutions basées sur l'IA générative, les Large Language Models (LLM) et les Vision Language Models (VLM).
 * Mettre en œuvre des mécanismes d'explication contextualisée permettant d'interpréter les événements observés sur des flux vidéo industriels.
 * Expérimenter et évaluer différentes approches d'intelligence artificielle multimodale.
 * Structurer, préparer et valoriser les données nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation des modèles.
 * Participer à l'industrialisation et à l'intégration des solutions développées.


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