AI Engineer H/F

Marso Robotics; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Marso Robotics is seeking an AI Engineer to own the full lifecycle of embedded AI models for the Marso robot. You will shape data quality, training, validation, and tooling to accelerate from development to production.

You will deploy models under hardware constraints, contribute to data pipelines, and build internal tools for visualization and debugging performance. French/English communication encouraged in a diverse team.

Qualifications

• 3 to 5 years of AI/ML engineering experience, ideally with embedded/robotics
• Strong Python and deep learning framework experience (PyTorch/TF)
• Hands-on deployment of models in production under hardware constraints (edge, quantization, optimization)
• Solid understanding of data pipelines: collection, cleaning, labeling, quality measurement
• Rigorous and autonomous, with real-world testing mindset
• Nice to have: mobile robotics, ROS/ROS2, CV or sensors (lidar, cameras, IMU)

Responsabilités

• Own the development, training, and evaluation of embedded AI models for robot control
• Ensure model reliability across PoCs, field tests, and production rollout
• Define and assess data quality
• Automate dataset extraction for model training
• Reduce time-to-value between AI model development and production deployment
• Build internal tools to visualize and debug data and model performance

Connaissances

Python

PyTorch

TensorFlow

Edge deployment

Data pipelines

Testing in real world

Outils

ROS/ROS2

Description du poste

At Marso, as an AI Engineer, you will own the full lifecycle of the robot’s embedded AI models: data quality, training, production reliability, and tooling that speeds up the path from development to deployment.

Responsibilities

• Contribute to the development, training, and evaluation of embedded models that control the Marso robot.

• Make sure models stay reliable through every deployment stage: PoCs, field tests, and production rollout in general.

• Help define and assess data quality.

• Automate dataset extraction for model training.

• Cut the time-to-value between AI model development and production deployment.

• Build internal tools to visualize and debug data and model performance.

Profile

• 3 to 5 years of experience in AI/ML engineering, ideally with an embedded or robotics component.

• Strong command of Python and deep learning frameworks (PyTorch, TensorFlow, or equivalent).

• Hands-on experience deploying models to production, including under hardware constraints (edge, quantization, optimization).

• Solid understanding of data pipelines: collection, cleaning, labeling, and quality measurement.

• Rigorous and autonomous, and you enjoy testing in real-world conditions, not just in simulation.

• Nice to have: experience with mobile robotics, ROS/ROS2, computer vision, or sensors (lidar, cameras, IMU).

We are committed to building a diverse and inclusive team and encourage all qualified candidates to apply, regardless of background.

Chez Marso, en tant qu’AI Engineer, vous prendrez en charge le cycle complet des modèles d'IA embarqués du robot : qualité de la donnée, entraînement, fiabilité en production et outillage pour accélérer le passage du développement à la mise en service.

Missions

• Participer au développement, à l'entraînement et à l'évaluation de modèles embarqués pour le pilotage du robot Marso.

• Garantir la fiabilité des modèles lors des déploiements : PoC, tests terrain et, plus généralement, mise en production.

• Participer à la définition et à l'évaluation de la qualité de la donnée.

• Automatiser l'extraction de datasets pour l'entraînement des modèles.

• Réduire le time-to-value entre le développement des modèles d'IA et leur mise en production.

• Développer des outils internes de visualisation et de debugging des performances des données et des modèles.

Profil

• 3 à 5 ans d'expérience en ingénierie IA/ML, idéalement avec une composante embarquée ou robotique.

• Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow ou équivalent).

• Expérience concrète du déploiement de modèles en production, y compris sous contraintes hardware (edge, quantization, optimisation).

• Bonne compréhension des pipelines de données : collecte, nettoyage, labellisation, mesure de qualité.

• Rigueur, autonomie et goût pour le test en conditions réelles, au-delà du travail en simulation.

• Un plus : expérience en robotique mobile, ROS/ROS2, vision par ordinateur, ou capteurs (lidar, caméras, IMU).

Nous sommes engagés dans la construction d’une équipe diverse et inclusive. Toutes les candidatures qualifiées sont les bienvenues et nous accordons une attention particulière aux compétences, à l’impact et à la capacité à contribuer au projet.