Mission freelance Generative AI Engineer (H/F) 92
La Défense (92)
Mindquest
Le poste Generative AI Engineer (H/F) 92
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Développement IA / Computer Vision:
- Concevoir et développer de nouveaux cas d’usage en vision par ordinateur :
- Détection de corrosion
- Segmentation 2D/3D
- Classification d’anomalies
- Améliorer les performances et la robustesse des modèles existants
MLOps & Industrialisation:
- Concevoir et déployer une infrastructure MLOps complète sur AWS
- Structurer et automatiser les pipelines de Machine Learning :
- Entraînement
- Validation
- Versioning
- Déploiement
- Mettre en place le suivi des expérimentations et la gestion des modèles
- Définir et appliquer les bonnes pratiques d’industrialisation :
- CI/CD
- Monitoring des modèles
- Gestion des versions
Gestion des données:
- Gérer et structurer les datasets d’images 2D/3D issus des drones
- Contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données
Collaboration transverse:
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes techniques et métiers
- Assurer la cohérence technique et fonctionnelle des solutions développées
Profil recherché
Compétences techniques:
Langage : Python (niveau confirmé à expert)
Deep Learning : PyTorch ou TensorFlow
- Segmentation
- Classification
- Détection d’objets
MLOps :
- MLflow
- AWS SageMaker (pipelines, endpoints, model registry)
Cloud AWS :
-S3, Lambda, IAM, ECR, CloudWatch, EC2
Data processing :
-Traitement d’images
- Manipulation de données 3D
- Optimisation GPU
CI/CD :
- GitLab CI
- Infrastructure as Code (Terraform ou équivalent)
Environnement de travail
Dans le cadre d’un projet innovant visant à transformer l’inspection industrielle grâce à l’intelligence artificielle et à la vision par ordinateur, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Machine Learning / MLOps.
Ce projet repose sur l’utilisation de drones pour générer des reconstitutions 3D d’infrastructures, permettant la détection automatisée de corrosion, fissures et autres anomalies.
L’objectif est de développer de nouveaux cas d’usage IA et d’industrialiser les modèles existants via une plateforme MLOps robuste et scalable.
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