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Sinay · Caen, Normandy, France

Ingénieur IA Senior – Traitement d’Image & Reconnaissance d’Espèces

mid_levelfull timePosted 21 days ago
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Descriptif du poste

Développement IA & Vision par Ordinateur :

- Développer et entraîner des modèles de deep learning pour la classification et détection d’espèces sur images et vidéos.

- Optimiser les modèles existants en termes de précision, vitesse et efficacité énergétique, pour des déploiements sur systèmes connectés ou embarqués (edge computing).

- Automatiser le traitement et l’analyse de flux vidéo en temps réel et en différé.

- Développer des techniques avancées d’augmentation de données et d’amélioration de la robustesse des modèles face aux variations des conditions environnementales.

- Travailler sur des méthodes d’apprentissage incrémental pour améliorer la reconnaissance d’espèces au fil du temps.

Acquisition et Traitement d’Image :

- Développer et intégrer des algorithmes de filtrage et d’amélioration des images/vidéos (dénoising, normalisation, amélioration des contrastes).

- Exploiter des bases de données d’images annotées et développer des outils d’annotation semi-automatique.

- Travailler sur des algorithmes de suivi d’objets dans des vidéos et sur la détection des mouvements spécifiques des espèces observées.

- Adapter les modèles à différentes conditions d’éclairage et de qualité d’image (environnements marins, aériens ou terrestres).

Documentation & Optimisation :

- Rédiger des rapports techniques et publications scientifiques sur les résultats obtenus et les méthodologies appliquées.

- Assurer une veille technologique sur les dernières avancées en IA et en vision par ordinateur appliquées à la reconnaissance d’espèces.

- Optimiser les pipelines de traitement des données pour réduire les coûts de calcul et améliorer la scalabilité des modèles.

- Collaborer avec des biologistes et des experts du domaine pour affiner les critères de reconnaissance et adapter les algorithmes aux contraintes métier.

Profil recherché

- Formation : Bac+5 / Doctorat en intelligence artificielle, traitement d’image, vision par ordinateur ou domaine connexe.

- Expérience : Minimum 5 ans en développement d’algorithmes IA pour le traitement d’image et la vision par ordinateur.

- Maîtrise des techniques de deep learning : Réseaux de neurones convolutifs (CNN), Transformers appliqués à l’image.

- Capacité à travailler avec des données complexes et bruitées issues de capteurs embarqués ou connectés.

- Bonnes compétences en pré-traitement et annotation de données pour améliorer la qualité des bases de données d’entraînement.

- Rigueur scientifique : Capacité à documenter et valider méthodiquement les modèles développés.

- Autonomie & Proactivité : Capacité à explorer de nouvelles approches et à proposer des solutions innovantes.

COMPÉTENCES TECHNIQUES REQUISES :

Programmation & IA :

- Python (obligatoire) – TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Scikit-learn.

- Expérience en fine-tuning de modèles pré-entraînés et en augmentation de données.

- Connaissance approfondie des techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé adaptées aux images et vidéos.

Traitement d’Image & Vision par Ordinateur :

- Maîtrise des algorithmes de classification et de détection d’objets (YOLO, EfficientDet, Faster R-CNN).

- Expérience en traitement d’image avancé : filtrage, amélioration du contraste, suppression du bruit.

- Optimisation des modèles pour des exécutions en conditions réelles (faible latence, forte robustesse).

Optimisation et Déploiement :

- Optimisation et compression des modèles pour des systèmes embarqués (pruning, quantization).

- Expérience avec des pipelines de MLOps pour l’industrialisation et la mise en production des modèles (Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow).

- Intégration et déploiement des modèles sur systèmes embarqués et edge computing (Jetson, Raspberry Pi, FPGA).

Déroulement des entretiens

- Un premier entretien téléphonique avec Guillaume (Talent Acquisition Manager)

- Deux ou trois entretiens avec l’équipe technique et le top management

- Un éventuel test technique