Lead Computer Vision Engineer

Nous accompagnons une entreprise tech française spécialisée dans le développement de solutions d’Intelligence Artificielle basées sur la Computer Vision et le Deep Learning dans le secteur de l'automobile.

L'équipe R&D se renforce avec le recrutement d’un(e) Lead Computer Vision , qui aura un rôle clé à la fois dans la direction technique des sujets Computer Vision et dans l’accompagnement de l’équipe.

Profil recherché

• 4 ans d’expérience en Machine Learning, Data Science et Computer Vision dans l'industrie ou une thèse complémentée d'un an dans l'industrie
• Une première expérience significative de lead, mentoring ou accompagnement de profils plus juniors
• Avoir travaillé sur différents types d'algorithmes en deep learning et Computer vision notamment sur de la détection, segmentation et/ou classification. Une expérience sur de la 3D ou du tracking est un plus
• Avoir déjà transformé des problématiques métier en solutions ML performantes et déployables en production
• Bonne compréhension des problématiques liées aux datasets : qualité des données, annotation, biais, entraînement et évaluation ;
• Être à l'aise en anglais et dans un environnement international
• Accompagner et faire progresser une équipe de Computer Vision Engineers à travers du mentoring, des revues techniques et la mise en place de bonnes pratiques
• Participer à la définition de la roadmap technique et scientifique en collaboration avec les équipes Produit et Engineering
• Piloter des projets Computer Vision de bout en bout, de la définition du problème jusqu’au déploiement et au suivi des modèles en production
• Concevoir, entraîner et améliorer des modèles de Deep Learning sur des problématiques de détection, segmentation et classification d’images
• Travailler sur des sujets de R&D en lien avec les problématiques de l'entreprise
• Travailler étroitement avec les équipes Backend, Infrastructure et Produit afin d’assurer l’industrialisation des modèles et leur intégration dans les produits

Pourquoi les rejoindre ?

• Une équipe avec des sujets R&D appliqués (rare d'avoir les deux sur le marché)
• Entreprise avec un fort niveau d'exigence technique