Difference between revisions of "Offers Master"
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(Created page with " = Propositions de stage de Master Recherche = == Étude de problématiques de performance en traitement d'images dans un contexte générique == == Présentation du labora...") |
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+ | {{DISPLAYTITLE:Internship Proposals for Master Students}} |
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+ | {{#ask: [[Category:Jobs]] [[Job type::Master Internship]] [[Job dates::~*2020*||~*2021*]] [[Job published::true]] |
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− | = Propositions de stage de Master Recherche = |
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+ | | ?Job research field |
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+ | | format = valuerank |
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− | == Étude de problématiques de performance en traitement d'images dans un contexte générique == |
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+ | | liststyle = ul |
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+ | | template = Offers/ItemTemplate |
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+ | | userparam = en/Master Internship/2019/2020 |
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− | == Présentation du laboratoire == |
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+ | | default = No offers |
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+ | }} |
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− | Fondé en 1998, le [[Lrde.WebHome|Laboratoire de Recherche et Développement de l'EPITA (LRDE)]] |
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− | est un laboratoire sous tutelle de l'[http://www.epita.fr École Pour l'Informatique et les Techniques Avancées (EPITA)]. |
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− | À l'instar du laboratoire, l'équipe est jeune et dynamique ; fin 2012, elle est composée d'une dizaine |
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− | d'enseignant-chercheurs, d'une administratrice, de cinq doctorants et d'une |
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− | douzaine d'étudiants-chercheurs de l'école. Les travaux de recherche |
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− | fondamentale effectués au LRDE s'articulent autour de deux |
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− | thématiques : |
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− | * la reconnaissance des formes ; |
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− | * les automates et la vérification formelle. |
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− | |||
− | Par ailleurs, la recherche applicative s'inscrit dans un axe |
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− | transverse dit de « généricité et performance ». |
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− | == Description du stage == |
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− | Ce stage s'inscrit dans l'axe « généricité et performance » du |
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− | laboratoire. |
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− | |||
− | On peut constater d'une part que de nombreux outils logiciels pour le |
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− | traitement d'image sont conçus en prenant en compte des problématiques |
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− | de performance relatives aux données (images ou vidéos volumineuses ou |
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− | nombreuses), au contexte (contraintes de temps réel, besoins d'obtenir |
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− | une réponse dans un temps « raisonnable ») ou encore liée au matériel |
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− | (puissance de calcul ou capacité mémoire limitée(s)). |
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− | |||
− | Par ailleurs, de plus en plus de bibliothèques logicielles pour le |
||
− | traitement d'images sont construites d'après une modélisation avancée |
||
− | mettant en oeuvre des « abstractions » représentant les différentes |
||
− | notions du domaine (image, point, valeur, voisinage, etc.). Cette |
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− | approche permet une écriture « haut niveau » d'algorithmes de |
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− | traitement d'images, réutilisables (non limités à un unique cas |
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− | d'utilisation) et souvent plus simples. Les cadres logiciels |
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− | (« software frameworks ») entrant dans cette catégorie s'appuient le |
||
− | plus souvent sur la programmation orientée objet ou la programmation |
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− | générique (templates du C++, generics de Java ou C#). |
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− | |||
− | Il est cependant beaucoup plus rare d'observer des outils qui |
||
− | cherchent à répondre aux deux préoccupation précédentes (être |
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− | performant tout en fournissant une écriture générale via des |
||
− | abstractions). Le projet [[Olena]], développé depuis |
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− | plus de dix ans au LRDE, propose une bibliothèque de traitement |
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− | d'images générique en C++, Milena, permettant l'écriture d'algorithmes |
||
− | réutilisables et performants. Elle s'appuie à la fois sur la |
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− | programmation générique et la programmation orientée objet. Le stage |
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− | proposé a pour objet l'exploration de pistes pour étendre les capacités |
||
− | de Milena dans le domaine du calcul performant (notamment dans le |
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− | contexte des « Big Data »), tout en préservant ses caractéristiques de |
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− | généricité et d'abstraction actuelles. |
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− | |||
− | Les pistes de travail proposées incluent notamment les idées |
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− | suivantes : |
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− | |||
− | * la conception et l'ajout de structures de données destinées à de |
||
− | gros volumes de données ; |
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− | * l'utilisation d'instructions de vectorisation (SIMD) pour |
||
− | accélérer les calculs ; |
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− | * l'utilisation de programmation parallèle (multicur) pour |
||
− | répartir les calculs. |
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− | |||
− | Dans tous les cas, les travaux de recherche devront être menés en |
||
− | gardant à l'esprit une intention de réutilisabilité / généricité (même |
||
− | partielle) des solutions proposées, en s'appuyant par exemple sur un |
||
− | raffinement (''lifting'') incrémental d'une première proposition. À |
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− | terme, l'objectif est en effet de poser les premières briques d'une |
||
− | formalisation d'un ensemble de propriétés et de types de données |
||
− | permettant de généraliser les améliorations de performance mentionnées |
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− | ci-avant. |
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− | |||
− | Mots-clefs : calcul scientifique, Big Data, C++, programmation parallèle. |
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− | |||
− | == Pré-requis == |
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− | |||
− | Des connaissances en traitement d'images sont nécessaires à la |
||
− | réalisation de ce stage. Le candidat devra être familiarisé avec le |
||
− | langage C++ ou avoir au moins un bon niveau de connaissance du langage |
||
− | C. Le travail à effectuer devra s'intégrer dans la plate-forme |
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− | logicielle libre de traitement d'images du LRDE, |
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− | [[Olena]], écrite en C++. |
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− | |||
− | Des connaissances en modélisation objet, programmation générique, |
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− | vectorisation ou en programmation parallèle / multiccoeur seraient |
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− | appréciables. |
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− | == Débouchés == |
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− | Si le déroulement du stage est satisfaisant, nous souhaiterions qu'il |
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− | soit suivi d'une thèse de doctorat. |
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− | == Informations pratiques == |
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− | * Personnes à contacter : |
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− | ** <tt><roland.levillain-at-lrde.epita.fr></tt> |
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− | * [[Contact|Lieu du stage]] :<br /> |
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− | Laboratoire de Recherche et Développement de l'EPITA (LRDE)<br /> |
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− | 18, rue Pasteur<br /> |
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− | 94270 Le Kremlin-Bicêtre<br /> |
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− | (Porte d'Italie) |
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− | * Rémunération : environ 800 € brut/mois |
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− | Annonce diffusée à partir du 07/12/2012. |
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− | roland - 07 Dec 2012 |
Latest revision as of 11:13, 16 June 2021