Ingénieur Computer Vision - Deep Learning H/F
Visian
- Paris - 75
- Indépendant
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Services aux Entreprises
Les compétences pour ce job
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Détail du poste
Le besoin
Bonjour,
Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Ingénieur Computer Vision/Machine Learning
Vos missions
Vous interviendrez sur différentes étapes des projets de Computer Vision et Deep Learning :
Analyser et explorer les données disponibles : bases de données, visualisation des images, identification des facteurs significatifs.
Concevoir, développer, entraîner et tester des algorithmes de Deep Learning / Computer Vision répondant à des besoins industriels précis.
Travailler sur des problématiques de détection et d'identification d'anomalies dans des images industrielles.
Comparer plusieurs approches algorithmiques et évaluer leurs performances de manière quantitative, à travers des métriques adaptées, et qualitative.
Développer des briques algorithmiques robustes et réutilisables, dans le respect des standards et guidelines de développement.
Contribuer à la mise en production des algorithmes développés.
Participer aux réunions projet afin de cadrer les besoins clients, présenter les résultats obtenus et expliquer les solutions développées.
Rédiger la documentation et les rapports techniques associés aux travaux réalisés.
Collaborer avec les Data Scientists, ML Engineers et Deep Learning Engineers de l'équipe dans un environnement Agile.
Le profil recherché
Profil recherché
Profil recherché
Formation supérieure en Software Engineering, Machine Learning, Computer Vision ou domaine équivalent.
Minimum 4 ans d'expérience professionnelle en Machine Learning / Deep Learning.
Solide compréhension des techniques de Deep Learning, avec une expérience concrète de leur application sur des données image.
Bonne maîtrise de Python, notamment pour le développement de solutions destinées à être mises en production.
Expérience des différentes étapes d'un projet Machine Learning : analyse des données, développement, entraînement, tests, évaluation et industrialisation.
Expérience de travail dans un environnement Agile, avec une approche pragmatique des méthodologies.
Infos complémentaires
Publiée le 10/08/2026 - Réf : 87d832a6e18a4656de235ee61910c0fc