
Post-Doctorant Machine Learning – H/F
- CDD (18 mois)
- Cesson-Sévigné (35)
- Télétravail partiel
Rejoindre un Groupe européen, fournisseurs de solutions d’identification et leader de son marché vous intéresse ?
Vous êtes un(e) Post Doctorant(e) à la recherche d’une mise en application pratique de vos connaissances académiques ?
Les notions d’IA et de machine learning vous passionnent ?
Vous voulez vous investir dans une véritable aventure humaine ?
Si vous avez répondu « Oui » à chacune de ces questions alors devenez Post-Doctorant Ingénieur de Recherche en IA H/F pour notre client IDnow France !
La disponibilité d’outils puissants de traitement et d’édition d’images, ainsi que d’équipements de numérisation et d’impression de haute qualité et abordables, a contribué au développement de la fraude documentaire.
En effet, de nos jours, même un non-expert peut facilement modifier une image d’un document d’identité pour créer un document altéré à utiliser pour accéder illicitement à certains biens ou services.
Le développement de systèmes robustes et efficaces de détection de contrefaçon de documents d’identité est donc devenu une nécessité. Dans les méthodes traditionnelles de détection de contrefaçon, le flux d’analyse comprend le prétraitement des images, l’extraction de caractéristiques conçues manuellement, la sélection de celles qui sont les plus appropriées à être finalement alimentées dans un modèle d’apprentissage. Le principal inconvénient de ces méthodes est l’étape de l’ingénierie des caractéristiques, qui est un processus complexe et chronophage où une image subit des opérations statistiques, mathématiques et diverses opérations de traitement d’image pour calculer un vecteur de caractéristiques. De plus, ces méthodes peuvent être bien adaptées aux images de haute qualité qui sont capturées dans des conditions contrôlées (luminosité, mouvement, arrière-plan, distorsion, etc.), mais leurs performances diminuent considérablement lorsque les images sont de qualité variable et présentent divers artefacts liés aux conditions de capture.
Pour surmonter ces inconvénients, les techniques d’apprentissage profond se sont récemment avérées très efficaces dans diverses tâches et applications de traitement d’images. En particulier, elles sont utilisées pour la détection des altérations numériques dans les images de documents d’identité, telles que la copie-déplacement ou l’inpainting.
Quelques fraudes fréquentes dans un contexte réel sont les suivantes :
Quelles seront vos missions ?
IDnow France (ex ARIADNEXT) édite depuis 2010, les solutions d’identification numérique automatisées les plus avancées. Cette PME innovante offre aux entreprises et gouvernements, la possibilité de nouer instantanément des relations de confiance avec leurs consommateurs et leurs citoyens en ligne.
En 2021, ARIADNEXT fusionne avec son partenaire allemand IDnow afin de devenir le leader européen dans le secteur de la vérification d’identité, de la signature électronique et de l’identité numérique.
Entreprise internationale, IDnow emploie à Rennes, Paris, Madrid, Iasi, Berlin, Munich, Londres, et même ailleurs, plus de 450 collaborateurs(trices).
Leurs clients sont multisectoriels : crédits, banques, néo-banques, fintech, jeux en ligne, télécoms, transports, intérim…
De bonnes raisons de les rejoindre ?
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