Mission freelance Deep Learning Engineer - Computer Vision
Rennes
Groupe Aptenia
Le poste Deep Learning Engineer - Computer Vision
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Vous participerez au développement de systèmes d’IA permettant d’enrichir en temps réel des flux vidéo issus de capteurs embarqués (drone, optique, IR, etc.), via des algorithmes de détection, classification et suivi d’objets.
En tant que Senior Deep Learning Scientist, vous serez amené(e) à :
Développer, entraîner et optimiser des modèles de deep learning pour la détection et le tracking d’objets sur données vidéo ;
Intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des algorithmes : annotation, entraînement, packaging, déploiement, évaluation, documentation ;
Concevoir des plans expérimentaux et des visions techniques pour faire progresser les performances des détecteurs ;
Réaliser une veille active sur l’état de l’art (YOLO, DETR, ViT, etc.) et proposer des évolutions innovantes ;
Contribuer à la structuration et à l'évolution de notre stack technique IA (optimisation, robustesse, scalabilité, productivité) ;
Participer au développement d’outils MLOps internes pour accélérer les workflows algorithmiques ;
Garantir les bonnes pratiques de développement logiciel au sein de l’équipe IA ;
Accompagner la montée en maturité du produit sur les enjeux d’industrialisation et d’embarqué (on-prem, edge, ressources limitées
Profil recherché
Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou d’un master en IA, informatique, vision par ordinateur ;
Expérience significative en environnement R&D exigeant (défense, spatial, tech avancée…) ;
Vous êtes passionné(e) par les enjeux d’IA embarquée et la mise en production sur données complexes ;
Vous êtes motivé(e) par une mission à fort impact technique et stratégique ;
Vous parlez français couramment et l’anglais technique ne vous pose aucune difficulté ;
Habilitation "Secret Défense" en cours ou obtenable indispensable.
🧩 Compétences clés attenduesCompétences techniques :
6+ ans d'expérience en deep learning, computer vision et/ou data science ;
Maîtrise avancée de Python, et des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, tests, modularité, documentation) ;
Solide expertise en frameworks DL : PyTorch, YOLO, CNN, Transformers, etc. ;
Expérience sur des projets vidéo / temps réel ou détection multi-objet ;
Connaissances en ingénierie logicielle (architecture, automatisation, stack MLOps) ;
Connaissance de la Modern Data Stack : orchestration, conteneurisation, bases de données (SQL/NoSQL), Docker, Kubernetes... ;
Sensibilité à la mise en production on-prem ou edge (monitoring, observabilité).
Compétences transverses :
Organisation, rigueur scientifique, esprit d'expérimentation ;
Capacité à piloter plusieurs sujets en parallèle ;
Forte orientation utilisateur / produit ;
Aisance à vulgariser et partager une vision technique ;
Ouverture d’esprit, adaptabilité, goût du travail en équipe agile.
Environnement de travail
Stimulant intellectuellement, mêlant deep learning, computer vision, MLOps et optimisation embarquée ;
Collaboratif et bienveillant, où l’entraide, le partage de connaissance et l’amélioration continue sont valorisés ;
Responsabilisant, où chaque ingénieur est acteur des choix techniques et de l’impact produit ;
Avec des équipements adaptés au calcul intensif (GPU, serveurs internes, clusters IA) ;
En interaction directe avec des équipes produit, data, annotation, systèmes embarqués, pour une vision bout-en-bout des projets.
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