Deep Learning Engineer / Computer Vision

Visian
Paris, France
about 1 month ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
4 years minimum
Working hours
Regular working hours
Job source

Tech stack

Computer Vision Continuous Integration Python (Programming Language) Machine Learning Software Engineering Deep Learning Machine Learning Operations

Job description

L’équipe travaille sur des algorithmes de détection d’objets d’intérêt stratégique sur des images satellites. Le pôle est composé d’une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer rapidement l’équipe en particulier pour travailler de l’imagerie satellite SAR.

La personne intègrera une squad de 5 à 7 personnes.

Les missions principales sont:

  • Développer, entraîner et tester des algorithmes de deep learning partant en production.
  • Contribuer à la stack d’outils MLOps de l’équipe pour garantir sa viabilité sur le long terme et améliorer la productivité de l’équipe.

Requirements

Une formation en Software Engineering (Python, POO etc..) en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire est requise.

La personne doit justifier de 4 ans ou plus d’expérience professionnelle en Machine Learning / Deep Learning.

Sur le plan technique, une très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel est indispensable. Une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD) est requise, ainsi qu’une expérience en Deep learning et / ou en computer vision. Une connaissance de l’imagerie satellite (et en particulier du SAR) est un plus.

En terme de méthodologie de travail, une expérience en environnement agile est attendue, sans pour autant en défendre une application dogmatique.

En terme de soft skills, la personne doit démontrer une capacité à partager et défendre une vision technique, faire preuve de pédagogie et de mentoring. Une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs, est importante. L’ouverture d’esprit, la communication et le travail en équipe sont essentiels.

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