Stage développement GPU/Traitement du signal H/F

Description de l'offre

La mission et responsabilités que l’on vous confie ?

L'objectif de ce stage est de porter des algorithmes de traitement existant sur une plateforme de type DGX Spark ou nVidia RTX5090 et d’en évaluer les performances atteignables notamment en termes de bande passante traitable en temps réel et de sensibilité.

Vos missions :
* Prendre connaissance et s’approprier le code existant.
* Porter le code existant sur la plateforme GPU.
* Evaluer les performances de la plateforme GPU.
* Documenter rigoureusement vos travaux et communiquer régulièrement vos résultats et progrès.

Profil recherché

Votre profil pour réussir ?

Nous recherchons un candidat idéalement issu d'une grande école d'ingénieur, avec les qualifications suivantes :
* Connaissance des GPU et des tenseurs.
* Connaissances en Python, Numpy, PyTorch.
* Connaissances du langage CUDA.
* Connaissances en traitement du signal.
* Connaissances en C/C++.
* Environnement Linux et Windows.
* Excellente organisation et capacité à travailler avec rigueur.


Ce stage offre une opportunité unique d'explorer le potentiel des technologies de pointe en matière de GPU tout en contribuant à des solutions innovantes pour notre projet R&D.

Selon les capacités démontrées par l’étudiant durant ce stage, un déboucher sur une embauche au sein du pôle cellulaire d’Avantix est envisagé.}

À propos de Eviden

Bienvenue chez #Eviden, là où l’avenir du numérique prend vie !

Avec 1 milliard d’euros de chiffre d’affaires annuel, Eviden est la branche du Groupe Atos pour les produits logiciels et matériels.

Acteur clé de la tech de prochaine génération, leader dans les produits de cyber sécurité, du calcul avancé, de l'IA et des systèmes critiques de mission, nous faisons briller notre expertise dans tous les secteurs et sur tout le continuum numérique. Avec des technologies brevetées, une présence dans plus de 36 pays et 4200 talents, nous transformons de manière fiable et durable les opportunités offertes par les données.

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