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Intern, Deep learning and Neural Network Optimization and Deployment for SDR-to-HDR Conversion

InterDigital is

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Location
Rennes_France
Type
Internship
Department
IT
Seniority
Internship
Source
Workday

Description

About InterDigital

InterDigital is a global research and development company specializing in wireless communications, video, artificial intelligence (AI), and related technologies. We develop foundational innovations that enable connected, immersive experiences across communications and entertainment products and services.

Our technologies are licensed worldwide to manufacturers of wireless devices, consumer electronics, Internet of Things (IoT) products, and motor vehicles, as well as to providers of cloud-based services such as video streaming. Since our founding in 1972, our engineers have contributed to advances ranging from the earliest digital cellular systems to 5G and modern Wi-Fi. InterDigital is also a leader in video processing, encoding, and decoding, supported by extensive AI research across wireless and video. InterDigital is listed on Nasdaq.

InterDigital is a registered trademark of InterDigital, Inc.

For more information, visit: www.interdigital.com.


Internship Overview

The Video Production Services team develops technologies that improve how video is produced and delivered for modern displays, with particular expertise in high dynamic range (HDR) and wide color gamut. This internship will focus on optimizing an existing neural network that converts standard dynamic range (SDR) video to HDR, then deploying the optimized model on dedicated neural processing hardware.


Technical Approach

The intern will build an end-to-end optimization workflow using techniques such as knowledge distillation and quantization. The optimized model will be benchmarked against the original, deployed to a low-power and compute-constrained target, and assessed for visual quality, output consistency, model size, latency, and runtime efficiency.


Key Responsibilities

  • Analyze the existing SDR-to-HDR network and establish quality, performance, and hardware constraints.
  • Select suitable optimization techniques and supporting tools, including knowledge distillation and quantization frameworks.
  • Develop a reproducible pipeline for model optimization, evaluation, and deployment.
  • Benchmark the optimized model against the original for visual quality, output consistency, model size, latency, and computational efficiency.
  • Deploy and validate the optimized model on a dedicated neural processing architecture.
  • Document the methodology, results, limitations, and recommendations.

Candidate Profile

Required Qualifications

  • Currently pursuing a master’s degree in computer science, electrical engineering, applied mathematics, or a related discipline.
  • Proficient in Python and C/C++.
  • Experienced with a deep-learning framework such as PyTorch or TensorFlow, including neural network training and evaluation.
  • Able to communicate clearly in written and spoken English.
  • Autonomous, curious, and rigorous in research and experimentation.

Preferred Experience

  • Experience with GPU programming or inference optimization tools such as CUDA, TensorRT, ONNX, LiteRT/TensorFlow Lite, or Core ML.
  • French-language skills.

Technical Focus Areas

  • Deep learning and neural network optimization
  • Image and color processing for SDR and HDR video
  • Knowledge distillation and neural network quantization
  • Deployment on dedicated neural processing architectures

Model quality and performance evaluation

  • Deep learning and neural network optimization
  • Image and color processing for SDR and HDR video
  • Knowledge distillation and neural network quantization
  • Deployment on dedicated neural processing architectures
  • Model quality and performance evaluation

Expected Deliverables

  • A structured, documented codebase for model distillation, quantization, evaluation, and deployment.
  • An optimized SDR-to-HDR model deployed on a dedicated neural processing architecture.
  • A comparative assessment of the original and optimized models covering visual quality, output consistency, model size, latency, and efficiency.
  • Actionable recommendations for future optimization and deployment work.

Location: Rennes, France

Mentors: To be confirmed


Equal Employment Opportunity

InterDigital is an equal employment opportunity employer. InterDigital does not engage in or tolerate unlawful discrimination in any employment decision, policy, or practice based on a person’s sex, gender, pregnancy (including childbirth, breastfeeding, and related medical conditions), age, race, color, religion, creed, national origin, ancestry, citizenship, military status, veteran status, mental or physical disability, medical condition, genetic information, sexual orientation, gender identity or expression, or any other factor protected by applicable federal, state, or local law.

This policy applies to all terms and conditions of employment, including recruiting, hiring, compensation, benefits, training, assignments, evaluations, coaching, promotion, discipline, discharge, and layoff.


Stage : optimisation et déploiement de réseaux de neurones d'apprentissage profond pour la conversion SDR vers HDR


À propos d'InterDigital

InterDigital est une société internationale de recherche et développement spécialisée dans les communications sans fil, la vidéo, l'intelligence artificielle (IA) et les technologies associées. Nous développons des innovations fondamentales qui rendent possibles des expériences connectées et immersives dans les produits et services de communication et de divertissement.

Nos technologies font l'objet de licences dans le monde entier auprès de fabricants d'appareils sans fil, d'électronique grand public, d'objets connectés (Internet of Things, IoT) et de véhicules à moteur, ainsi que de fournisseurs de services cloud tels que la diffusion vidéo en streaming. Depuis la création de la société en 1972, nos ingénieurs ont contribué à des avancées allant des premiers systèmes cellulaires numériques à la 5G et au Wi-Fi moderne. InterDigital est également un leader du traitement, de l'encodage et du décodage vidéo, en s'appuyant sur une recherche approfondie en IA dans les domaines du sans-fil et de la vidéo. InterDigital est cotée au Nasdaq.

InterDigital est une marque déposée d'InterDigital, Inc.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.interdigital.com.


Présentation du stage

L'équipe Video Production Services développe des technologies qui améliorent la production et la diffusion vidéo pour les écrans modernes, avec une expertise particulière en grande plage dynamique (High Dynamic Range, HDR) et en large gamut de couleurs (Wide Color Gamut). Ce stage portera sur l'optimisation d'un réseau de neurones existant qui convertit la vidéo à plage dynamique standard (Standard Dynamic Range, SDR) en HDR, puis sur le déploiement du modèle optimisé sur du matériel dédié au traitement neuronal.


Approche technique

La personne recrutée construira une chaîne d'optimisation de bout en bout à l'aide de techniques telles que la distillation des connaissances et la quantification. Le modèle optimisé sera comparé au modèle d'origine, déployé sur une cible à faible consommation et aux ressources de calcul limitées, puis évalué en termes de qualité visuelle, de cohérence des résultats, de taille du modèle, de latence et d'efficacité d'exécution.


Missions principales

  • Analyser le réseau de conversion SDR vers HDR existant et définir les contraintes de qualité, de performance et de matériel.
  • Sélectionner les techniques d'optimisation et les outils adaptés, notamment des frameworks de distillation des connaissances et de quantification.
  • Développer une chaîne reproductible d'optimisation, d'évaluation et de déploiement des modèles.
  • Comparer le modèle optimisé au modèle d'origine en termes de qualité visuelle, de cohérence des résultats, de taille du modèle, de latence et d'efficacité de calcul.
  • Déployer et valider le modèle optimisé sur une architecture dédiée au traitement neuronal.
  • Documenter la méthodologie, les résultats, les limites et les recommandations.

Profil de la personne recherchée

Qualifications requises

  • Étudiant ou étudiante en master d'informatique, de génie électrique, de mathématiques appliquées ou d'une discipline connexe.
  • Maîtrise de Python et du C/C++.
  • Expérience d'un framework d'apprentissage profond tel que PyTorch ou TensorFlow, notamment pour l'entraînement et l'évaluation de réseaux de neurones.
  • Capacité à communiquer clairement en anglais, à l'écrit comme à l'oral.
  • Autonomie, curiosité et rigueur dans la recherche et l'expérimentation.

Expérience appréciée

  • Expérience de la programmation GPU ou d'outils d'optimisation de l'inférence tels que CUDA, TensorRT, ONNX, LiteRT/TensorFlow Lite ou Core ML.
  • Maîtrise du français.

Principaux domaines techniques

  • Apprentissage profond et optimisation des réseaux de neurones
  • Traitement de l'image et de la couleur pour la vidéo SDR et HDR
  • Distillation des connaissances et quantification des réseaux de neurones
  • Déploiement sur des architectures dédiées au traitement neuronal
  • Évaluation de la qualité et des performances des modèles

Livrables attendus

  • Une base de code structurée et documentée pour la distillation, la quantification, l'évaluation et le déploiement des modèles.
  • Un modèle de conversion SDR vers HDR optimisé, déployé sur une architecture dédiée au traitement neuronal.
  • Une évaluation comparative des modèles d'origine et optimisé portant sur la qualité visuelle, la cohérence des résultats, la taille du modèle, la latence et l'efficacité.
  • Des recommandations concrètes pour les futurs travaux d'optimisation et de déploiement.

Informations pratiques


Lieu : Rennes, France

Encadrement : à confirmer


Égalité des chances en matière d'emploi

InterDigital est un employeur qui garantit l'égalité des chances en matière d'emploi. InterDigital ne pratique ni ne tolère aucune discrimination illicite dans ses décisions, politiques ou pratiques en matière d'emploi fondée sur le sexe, le genre, la grossesse (y compris l'accouchement, l'allaitement et les problèmes de santé qui y sont liés), l'âge, l'origine raciale, la couleur de peau, la religion, les convictions, l'origine nationale, l'ascendance, la nationalité, la situation militaire, le statut d'ancien combattant, le handicap mental ou physique, l'état de santé, les informations génétiques, l'orientation sexuelle, l'identité ou l'expression de genre, ou tout autre critère protégé par la législation fédérale, étatique ou locale applicable.

Cette politique s'applique à l'ensemble des conditions d'emploi, notamment le recrutement, l'embauche, la rémunération, les avantages sociaux, la formation, les affectations, les évaluations, l'accompagnement, la promotion, les sanctions disciplinaires, le licenciement et les suppressions de postes.

Skills

PythonDeep LearningTensorFlowPyTorch

Languages

French

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