Senior Deep Learning Scientist - Massy (H/F)
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Role details
Tech stack
Job description
Fort de nos 250 collaborateurs, vous Ă©voluerez au sein dâĂ©quipes passionnĂ©es et pluridisciplinaires, rĂ©unissant des talents parmi les plus reconnus du secteur, tous animĂ©s par une mĂȘme exigence dâexcellence et dâinnovation technologique., Rejoignez notre Ă©quipe dâingĂ©nieurs IA et Computer Vision, au service de robots autonomes et des viseurs de pointe. Au cĆur de Safran.AI, vous concevrez et dĂ©velopperez des algorithmes dâIA avancĂ©s pour la perception visuelle, dans des environnements oĂč fiabilitĂ©, prĂ©cision et robustesse sont critiques. Vous intĂ©grerez et optimiserez les derniĂšres avancĂ©es technologiques en Vision ou modĂšles multimodaux (VLM, VLA) afin de repousser les limites de la perception autonome dans lâaĂ©rospatial et la dĂ©fense.
Les enjeux du poste
Nous cherchons quelquâun capable dâendosser le rĂŽle de Tech lead sur certains projets et de proposer des solutions innovantes tout en restant pragmatique vis-Ă -vis des contraintes rĂ©elles. En tant que Senior Deep Learning Scientist, vos tĂąches seront organisĂ©es autour des missions suivantes.
Conception des solutions IA :
- Vous concevez les approches algorithmiques permettant de répondre aux besoins opérationnels des clients.
- Vous ĂȘtes amenĂ© Ă travailler sur des problĂ©matiques telles que : dĂ©tection dâobjets, reconnaissance, classification, segmentation sĂ©mantique, suivi de cibles, fusion multi-capteurs, comprĂ©hension de scĂšnes, IA multimodale, navigation autonome.
- Vous évaluez différentes approches et identifiez les plus pertinentes selon les contraintes de la mission.
Définition des architectures IA :
- Vous ĂȘtes responsable des choix technologiques relatifs aux modĂšles dâIA.
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Vous intervenez notamment sur les modÚles IA classiques en Computer Vision, les Foundation Models, les VLM, les VLA, les architectures hybrides vision / géométrie, fusion multi-capteurs.
- Vous devez ĂȘtre capable dâanticiper les limites et les risques associĂ©s Ă chaque approche.
Analyse et valorisation des données :
- Vous dĂ©finissez les stratĂ©gies permettant dâexploiter efficacement les donnĂ©es disponibles.
- Vous travaillez sur la qualification des jeux de donnĂ©es, la stratĂ©gie dâannotation, la gĂ©nĂ©ration de donnĂ©es synthĂ©tiques, lâactive learning, la dĂ©tection des biais, lâanalyse des cas dâĂ©chec, lâamĂ©lioration continue des performances.
- Vous ĂȘtes capable dâidentifier rapidement lorsquâun problĂšme de performance provient davantage des donnĂ©es que de lâalgorithme.
Collaboration avec les ingénieurs Performance IA :
- Vous travaillez Ă©troitement avec les ingĂ©nieurs Performance IA pour respecter les contraintes imposĂ©es par le systĂšme embarquĂ©. Lâobjectif est de converger vers des solutions optimales Ă la fois du point de vue scientifique et du point de vue systĂšme., Ce que vous trouverez chez Safran.AI
Safran.AI rĂ©uni des sujets techniques de fond, des Ă©quipes qui maĂźtrisent leur domaine et une culture oĂč la rigueur et lâentraide coexistent.
Structure à taille humaine adossée à un groupe industriel de premier plan, elle permet de travailler sur des enjeux réels sans renoncer à la proximité.
Nos bĂ©nĂ©fices dâentreprise
Participation & intĂ©ressement Plans dâĂ©pargne groupe avec abondement jusquâĂ 3 000 ⏠/ an Compte Ăpargne Temps aprĂšs 1 an dâanciennetĂ© Mutuelle familiale prise en charge Ă 55 % ïž Carte Swile de 11 ⏠/ jour travaillĂ© pris en charge par Safran.AI Ă hauteur de 59,1% JusquâĂ 75 % des frais de transport pris en charge ou forfait mobilitĂ© durable JusquâĂ 3 jours de tĂ©lĂ©travail par semaine selon les postes 10 semaines de congĂ© second parent & maintien de salaire liĂ© Ă la grossesse Offre de formation et dĂ©veloppement des compĂ©tences Avantages bien-ĂȘtre : Moka Care, confĂ©rences & accĂšs sport via Wellpass
Votre parcours de recrutement
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Un échange de 45 minutes avec un recruteur pour en apprendre plus sur vous, vos attentes et vous donner plus de détails sur la vie chez Safran.AI
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Un échange de 45 minutes avec votre futur manager ou une personne de son équipe afin de vous permettre dÚs le début de rencontrer vos futurs collÚgues et de rentrer dans la technique de votre métier !
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RĂ©alisation dâun cas pratique que vous serez invitĂ©(e) Ă prĂ©senter Ă un panel composĂ© de votre futur manager ainsi que dâun ou deux pairs
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Un échange de 45 min avec votre futur N+2 pour closer le process
Requirements
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Vous ĂȘtes titulaire dâun doctorat ou dâun diplĂŽme dâingĂ©nieur avec une forte composante en IA et disposez dâune expertise en Computer Vision et Deep Learning.
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Vous justifiez dâau moins 6 ans dâexpĂ©rience en IA appliquĂ©e aux systĂšmes de perception, idĂ©alement dans des environnements industrialisĂ©s.
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Vous maĂźtrisez les approches Deep Learning, Transformers, Representation Learning, Self-Supervised Learning et Multimodal AI.
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Vous maĂźtrisez les principales techniques de Computer Vision : dĂ©tection et tracking dâobjets, segmentation et, idĂ©alement, vision 3D.
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Vous ĂȘtes familier avec les approches Data-Centric AI, notamment la construction de datasets, lâanalyse dâerreurs, lâActive Learning et la Domain Adaptation.
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Vous maßtrisez Python et PyTorch ; des compétences en C++ sont appréciées.
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Vous ĂȘtes Ă lâaise avec lâexpĂ©rimentation reproductible, lâĂ©valuation des modĂšles et leur industrialisation.
About the company
Safran.AI - De lâIA qui opĂšre dans le rĂ©el
Filiale de Safran Electronics & Defense, Safran.AI conçoit des solutions dâIA appliquĂ©es Ă des donnĂ©es complexes telles que les images satellite haute rĂ©solution, les flux vidĂ©o FMV et les signaux acoustiques. Ces solutions sâappuient sur des algorithmes capables de dĂ©tecter et dâidentifier automatiquement des objets dâintĂ©rĂȘt dans les secteurs du renseignement, de la dĂ©fense et de lâaĂ©ronautique.
Depuis son intĂ©gration Ă Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue Ă©galement Ă la transformation du groupe, en appliquant les solutions dâIA aux domaines de lâindustrie 4.0. Ă titre dâexemple, lâanalyse dâimages automatisĂ©e par lâIA peut assister les contrĂŽleurs en charge de lâinspection de piĂšces critiques en les aidant Ă dĂ©tecter les anomalies Ă©ventuelles Ă partir de clichĂ©s numĂ©riques.
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