Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Deep Learning

Notre client, acteur technologique innovant évoluant dans un environnement à forte composante R&D, recherche son futur Ingénieur Deep Learning & Computer Vision (H/F) dans le cadre du renforcement de ses équipes d'intelligence artificielle et de traitement de données avancées. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA destinées à l'analyse de données complexes issues de systèmes de perception et de capteurs avancés. Vos missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire, vous serez amené(e) à : Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning dédiés à la détection, la classification et l'analyse de données complexes. Développer des pipelines Python complets : préparation, enrichissement, entraînement, validation et évaluation des modèles. Construire et qualifier des jeux de données en garantissant leur qualité, leur traçabilité et leur robustesse. Optimiser les performances des modèles grâce au tuning des hyperparamètres et à l'analyse des résultats obtenus. Participer à l'industrialisation des solutions d'IA dans des environnements à fortes contraintes techniques. Assurer le déploiement et l'optimisation de modèles sur des plateformes embarquées. Collaborer avec les équipes techniques afin d'identifier et mettre en œuvre les meilleures approches d'intelligence artificielle. Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des solutions développées. Les compétences techniques Python PyTorch ou TensorFlow Computer Vision / OpenCV Deep Learning Classification, segmentation et détection d'objets Gestion de datasets et data augmentation Évaluation et optimisation de modèles IA Traitement d'images et de données multi-capteurs

En tant qu’ingénieur ML au sein de l’équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expérience pratique de l’entraînement de modèles pour faciliter le travail quotidien de l’équipe ML Lab sur (leur neocloud de référence), ainsi que l’intégration avec les outils MLOps principalement basés sur AWS, en collaboration étroite avec un DevOps dédié. Responsabilités principales Permettre une expérimentation rapide : développer et maintenir des outils permettant aux chercheurs d’itérer rapidement sur de nouvelles approches ML Gérer des expériences de recherche à grande échelle : concevoir et superviser des entraînements de modèles à grande échelle sur l’infrastructure , en assurant le suivi des expériences et leur reproductibilité Faciliter les collaborations externes : permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l’accès à des ressources open source de pointe tout en respectant les contraintes de sécurité Optimisation des performances et des ressources : analyser et optimiser les pipelines d’entraînement, gérer efficacement les ressources GPU Développement d’outils de recherche : créer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines de recherche du laboratoire (nouvelles architectures, techniques d’entraînement, frameworks d’évaluation) Transfert de connaissances inter-équipes : partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l’équipe ML Platform et les chercheurs groupe

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 ).

Vous intervenez au sein d’un programme stratégique majeur visant à optimiser les moteurs de recommandation client d’un grand groupe aérien international. Le projet « Offer Display Recommender » a pour objectif d’améliorer la personnalisation et la pertinence des offres grâce à l’adoption de technologies avancées, notamment : Apprentissage par renforcement (RL) Modèles de recommandation nouvelle génération Approches expérimentales et data‑driven Le Data Scientist senior jouera un rôle clé dans la conception, l’expérimentation, la modélisation et la mise en production des solutions. Objectifs & responsabilités Modélisation & Data Science Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de recommandation avancés. Proposer, challenger et prioriser les solutions data à tester. Appliquer des techniques de modélisation Data Science de niveau expert. Expérimenter des approches RL, bandits, ranking models, embeddings, etc. Communication & pilotage scientifique Présenter en anglais les travaux de modélisation aux stakeholders (produit, business, tech). Challenger les orientations stratégiques du projet. Vulgariser les choix algorithmiques et leurs impacts business. Mise en production & industrialisation Contribuer à la mise en production des modèles dans un environnement Cloud (GCP). Participer à l’optimisation des pipelines ML et à la fiabilité des modèles. Collaborer avec les équipes MLOps, Data Engineering et Produit.

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.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📍 Strasbourg - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous êtes passionné(e) par l’intelligence artificielle et souhaitez travailler sur des projets concrets liés à l’IA générative ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Chef de Projet IA pour intervenir chez l’un de nos clients. 💻💼 Vous participerez à un programme structurant visant à intégrer l’IA générative dans les outils du quotidien des équipes, avec un objectif clair : améliorer l’efficacité et la qualité des livrables. 🎯 Ce que vous allez faire concrètement : - Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs afin de faire évoluer les outils - Définir et porter la vision des produits et projets de votre périmètre - Coordonner plusieurs projets en environnement agile et favoriser la collaboration entre les équipes - Suivre la performance des solutions d’IA mises en place - Évaluer, tester et améliorer les modèles cognitifs - Définir les indicateurs de performance et critères de succès - Piloter la stratégie de déploiement des projets - Assurer une veille technologique active, notamment sur l’IA générative 🛠️L'environnement : - Projets autour du Machine Learning, Deep Learning et IA générative - Environnement agile et itératif - Projets centrés sur l’amélioration des outils internes et de la productivité 📍 Situation géographique : Strasbourg (67)

Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l’entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L’entité Intelligence Artificielle a pour objectif d’apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d’intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d’Activités Sinistre) Migration Cloud

Pour développer notre clientèle en France dans les domaines de l'Intelligence Artificielle (IA générative) et de l'IT au sens large, nous recherchons un·e BUSINESS DEVELOPER Data/IA disposant de 3 à 5 ans d'expérience détenant un premier portefeuille client Date de début : Fin Août 2026 Votre rôle Au sein d'une équipe en croissance, vous serez amené·e à : Développer et animer un portefeuille de clients et de prospects. Collaborer avec une équipe pluridisciplinaire (docteurs en data science, partenaires académiques, etc.) et contribuer à une réflexion innovante et à la pointe du domaine. Participer à la définition et à la mise en œuvre de stratégies de transformation data et IA pour des clients de secteurs variés. Construire des relations clients de qualité et mener une démarche de vente conseil, en sachant articuler clairement des solutions en data, analytique avancée, IA, machine learning et deep learning. Accompagner les clients dans une adoption responsable et maîtrisée de l'IA. Contribuer, en équipe, au développement de notre activité locale. Notre offre Poste basé à Paris (déplacements ponctuels possibles au Luxembourg). Intégration au sein de notre équipe « applied intelligence » et immersion dans des solutions innovantes mobilisant des technologies de pointe. Une culture de réussite partagée, de diversité des points de vue et d'opportunités d'évolution réelles, dans un environnement propice à l'apprentissage et à la montée en compétences.