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L’enjeu : Réinventer l'expérience en magasin pour l'un des plus grands leaders mondiaux du sport et du retail connecté. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe Digital In-Store - Data de notre client pour propulser l'usage de la donnée visuelle au cœur des points de vente. Ton terrain de jeu ? L'analyse d'images en temps réel, l'optimisation de l'écosystème d'outils physiques et le déploiement de modèles innovants pour impacter des millions d'utilisateurs au quotidien. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de l'expertise Computer Vision au sein de l'équipe. Tu ne te contentes pas de faire de la R&D dans ton coin, tu conçois des solutions industrielles robustes et tu challenges l'écosystème existant. Concrètement, tu vas : Façonner le Computer Vision de demain : Concevoir et implémenter des modèles avancés (reconnaissance d'images, object detection, segmentation) pour des applications temps réel et asynchrones. Challenger les partenaires (Audit & Benchmark) : Évaluer de manière critique les solutions de fournisseurs tiers. Tu crées des benchmarks internes rigoureux pour valider leurs performances et orienter les décisions stratégiques ( Build vs Buy ). Industrialiser et Passer à l'Échelle (MLOps) : Intégrer tes modèles dans des environnements de production complexes. Tu optimises la tuyauterie (monitoring, scalabilité, CI/CD, automatisation des backtests) pour garantir des performances optimales. Fédérer et Documenter : Être le pont entre la technique de pointe et le business (Product, Engineering, Operations). Tu vulgarises tes résultats et structures ta documentation pour assurer la reproductibilité des modèles.

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l’ Analytics Factory , entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère , visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés : Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) : Langage : Maîtrise experte de Python . Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) : Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO , SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles ( Vector Databases ) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch , TensorFlow , OpenCV et des environnements conteneurisés ( Kubernetes ).

Contexte Au sein d'une équipe spécialisée dans la computer vision et l'intelligence artificielle, vous participerez au développement d'une solution de localisation et cartographie simultanée Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) reposant sur des modèles de Deep Learning déployés sur des plateformes embarquées à accélération matérielle. L'objectif est de remplacer les approches traditionnelles de vision par ordinateur par des algorithmes basés sur les réseaux de neurones afin d'améliorer les performances sur des systèmes Edge AI.

Développeur Java expérimenté 🚀 Démarrage ASAP 📍 Lieu Paris intramuros (centre) 💼 Expérience 8-10 ans post diplôme 💰 TJM 500-520 € 📋 Contexte de la mission Notre client pilote l'envoi d'un corpus d'archives documentaires (fichiers XML et photos) vers un système de Computer Vision développé par une société partenaire. Nous développons une application passerelle chargée d'orchestrer et de fiabiliser ces flux. ⚙️ Environnement technique Java | RabbitMQ | XML | AWS 🎯 Missions principales Développement de la passerelle Java entre les systèmes du client et le système de Computer Vision partenaire Conception et implémentation d'un système de reprise sur erreur (retry, dead-letter, rejeu) sur les files RabbitMQ Garantie de la fiabilité et de la traçabilité de l'acheminement des documents (XML + assets photo) Participation aux échanges techniques avec la société partenaire

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Software Engineer / DevOps sur Grenoble. Profil recherché : - Senior (7+ ans d'expérience) - Développement Python + Azure Cloud - DevOps / DevSecOps : CI/CD (GitHub Actions), Docker, Kubernetes / K3s, Helm - Bonne maîtrise de Linux et des architectures micro-services distribuées - Un plus : Edge AI (Machine Learning, Computer Vision, Agentic AI), C/C++/Rust, GPU - Anglais courant Localisation : Grenoble + 2jrs de TT Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Software Engineer / DevOps sur Grenoble. Profil recherché : - Senior (7+ ans d'expérience) - Développement Python + Azure Cloud - DevOps / DevSecOps : CI/CD (GitHub Actions), Docker, Kubernetes / K3s, Helm - Bonne maîtrise de Linux et des architectures micro-services distribuées - Un plus : Edge AI (Machine Learning, Computer Vision, Agentic AI), C/C++/Rust, GPU - Anglais courant Localisation : Grenoble + 2jrs de TT