1. Description du projet attendue dans le cadre du contrat : Dans le cadre du développement de la plateforme MANTA (CEREGE - OSU Institut Pythéas), plateforme de référence nationale et internationale pour l'analyse automatisée d'images scientifiques, le projet vise à concevoir, développer et intégrer de nouvelles approches de computer vision et de machine learning appliquées à la classification, la détection et la segmentation d'objets à partir d'images scientifiques. En collaboration étroite avec les chercheurs et ingénieurs de la plateforme et les équipes scientifiques du CEREGE, l'ingénieur(e) développe des algorithmes de nouvelle génération (Transformers visuels, modèles hybrides CNN/Transformers, approches auto-supervisées ou faiblement supervisées), en complément et en évolution des chaînes de traitement existantes fondées sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Le projet se situe à l'interface entre recherche méthodologique, développement logiciel, calcul intensif, gestion de données et collaborations académiques et industrielles. 2. Description des résultats attendus à l'issu du contrat de projet À l'issue du contrat, il est attendu : des chaînes de traitement modernisées et de nouveaux algorithmes de computer vision et de machine learning opérationnels et intégrés aux pipelines de la plateforme MANTA ; des architectures avancées (Vision Transformers, Swin Transformers, modèles hybrides CNN/Transformers, approches auto-supervisées) développées, testées et validées scientifiquement ; des codes documentés, maintenables et pérennisés, déployés sur les infrastructures de calcul intensif (Mésocentre AMU, cluster OSU Institut Pythéas) via des ordonnanceurs de type SLURM ; ainsi qu'une valorisation scientifique et technologique des travaux (publications, communications, rapports techniques, démonstrateurs). 3. Modalité d'évaluation de l'atteinte de l'objectif au terme du contrat de projet L'atteinte des objectifs sera évaluée sur la base : de la réalisation et de l'intégration effective des nouveaux algorithmes et architectures dans les chaînes de traitement de la plateforme ; des performances, de la robustesse et de la quantification des incertitudes des modèles développés ; de la qualité et de la pérennité des codes et de leur documentation ; du bon déploiement des calculs sur les infrastructures de calcul intensif ; et de la valorisation scientifique et technologique (publications, communications, rapports, démonstrateurs, contributions aux collaborations industrielles). MISSIONS 3. Activités principales : - Concevoir, développer et implémenter de nouveaux algorithmes de computer vision et de machine learning pour la classification, la détection et la segmentation d'objets à partir d'images scientifiques. - Développer et tester des architectures avancées de type Vision Transformers (ViT), Swin Transformers, modèles hybrides CNN/Transformers et approches auto-supervisées. - Améliorer et faire évoluer les chaînes de traitement existantes de la plateforme MANTA, actuellement fondées sur des architectures CNN. - Mener des activités de recherche et développement (R&D) autour des codes de la plateforme : prototypage, validation scientifique, optimisation des performances et robustesse des modèles. - Déployer, exécuter et optimiser les calculs sur serveurs et infrastructures de calcul intensif, notamment via des ordonnanceurs de type SLURM. - Exploiter les infrastructures de calcul du Mésocentre Aix-Marseille Université et du cluster de l'OSU Institut Pythéas pour l'entraînement et l'évaluation de modèles à grande échelle. - Concevoir, interroger et maintenir des bases de données associées aux pipelines de traitement, notamment des bases NoSQL (MongoDB) actuellement utilisées sur la plateforme. - Intégrer les développements dans des environnements logiciels existants (pipelines de traitement, bases de données, outils