Ingénieur Computer Vision F/H

SoWho !? Si tu aimes concevoir des algorithmes de pointe, manipuler des données complexes et voir tes modèles tourner en conditions réelles… alors ce poste devrait clairement te parler !, SoWhat !? Nous recherchons un Ingénieur Computer Vision pour intervenir sur le développement, l'optimisation et le déploiement de modèles Deep Learning appliqués à des données complexes (image, vidéo, signal et radar), dans un environnement à fortes contraintes industrielles et temps réel. Et pour mener tout ça à bien, tu seras amené à :

• Concevoir et entraîner des modèles Deep Learning pour la détection et la classification (image, vidéo, signal, radar)
• Mettre en place des pipelines Python complets : ingestion, prétraitement, augmentation, entraînement et validation
• Optimiser les modèles (hyperparamétrage, régularisation, analyse des performances, amélioration continue)
• Gérer et qualifier les datasets : collecte, annotation, augmentation, versioning et gestion du déséquilibre
• Intégrer et déployer les modèles sur cible embarquée
• Assurer le Python * C++ (pré-processing, inférence, post-processing)
• Optimiser les performances via CUDA, TensorRT et ONNX pour répondre aux contraintes temps réel
• Contribuer à l'innovation autour de l'IA appliquée aux données radar (range-Doppler, nuages de points…)
• Mettre en place des métriques, benchmarks et outils de validation pour garantir la robustesse des modèles
• Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (IA, signal, systèmes, embarqué)

Issu d'une formation ingénieur ou Master (IA, Machine Learning, traitement du signal, informatique ou mathématiques appliquées), tu disposes d'au moins 5 ans d'expérience sur des problématiques de Computer Vision ou Deep Learning appliqué.

• Solide expertise en vision par ordinateur (segmentation, classification, OpenCV)
• Très bonne maîtrise du Deep Learning (PyTorch et/ou TensorFlow)
• Expérience en mise en place de pipelines data et ML en Python
• Bonne compréhension du traitement du signal et/ou des données complexes (multicapteurs, radar idéalement)
• Expérience en optimisation et tuning de modèles
• Une expérience en déploiement embarqué (C++, TensorRT, ONNX, CUDA) est un plus
• Capacité à travailler sur des problématiques techniques complexes et à monter rapidement en compétence