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Réf : 1096
Published on 07/12/2022

Stagiaire en évaluation variétale multi-espèce via analyse d’images RGB H/F

Traineeship (6 months)

Mondonville - Occitanie - France

Presentation of the company

Dans le top 10 des semenciers mondiaux Grandes Cultures, LIDEA maîtrise l'ensemble de la chaîne de valeur de la sélection, la production des semences au champ jusqu’à la commercialisation des produits finis. 

LIDEA conçoit et propose des solutions innovantes, personnalisées et durables de semences multi espèces (maïs, tournesol, céréales à paille, colza, fourragères et couverts végétaux, soja, sorgho, légumes secs) et multimarques qui créent de la valeur ajoutée pour les producteurs tout au long de l’année.

Avec un chiffre d'affaires de 350 millions d'euros, et plus de 30 millions d'euros consacrés chaque année aux investissements industriels et R&D, LIDEA possède une vision durable et respectueuse pour accompagner aujourd’hui l’agriculture de demain.

Rejoindre LIDEA, c’est l’opportunité d’évoluer au sein d’une équipe dynamique et innovante avec des valeurs humaines fortes.

LIDEA fait germer les talents !  

Job Description

Le Département de Recherche de LIDEA a pour mission de créer de nouvelles variétés et sélectionne le matériel génétique en s’appuyant sur leur caractérisation génétique et phénotypique. Dans ce cadre, l’acquisition de données phénotypiques via l’utilisation de capteurs RGB est une piste très prometteuse. Cette technologie est en effet adaptée au suivi multi-espèce et donne accès, en dynamique, à de nombreuses données homogènes et précises sur l’ensemble du matériel en sélection. 

Missions du stage : 

  • 1. mise au point d’un protocole d’acquisition d’images en statique nécessaires pour la détermination de traits d’intérêt (couleur de graines), 

  • 2. mise au point d’algorithmes d’analyses d’image (qualification de la couleur des graines, quantification de maladies)

  • 3. mise au point d’un pipeline informatique couvrant l’ensemble du process : traçabilité, analyse d’images, formatage des sorties pour import dans la base de données du département R&D. 

Required profile

  • Etudiant(e) de niveau Master2

  • Compétences en traitement traitement d’image et de données 

  • Maîtrise d’outils de programmation (R, Python)

  • Connaissances en apprentissage automatique (Machine Learning) et maîtrise d’outils d’intelligence artificielle (TensorFlow, Keras,...)

  • Intérêt pour l'innovation en technologie dans le domaine de l’amélioration des plantes, pour la gestion de données et pour le phénotypage haut-débit