Deep Learning Research Scientist

Caraz; Paris; Hybrid; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Job summary

Caraz recherche un docteur en CV/Graphics pour piloter des axes de recherche sur une stack propriétaire. Vous concevrez et I'll entraînerez des modèles de deep learning dédiés à l’automatisation de l’animation 3D stylisée, incluant embedding, pose et synthèse de datasets.

Vous travaillerez en collaboration avec les ML Engineers et les équipes produit. Vous serez chargés de mener des expériences détaillées, d’évaluer quantitativement et qualitativement, et de publier les résultats en interne et

Qualifications

• Docteur ou équivalent en Computer Vision, Graphics ou modélisation générative.
• Maîtrise Python et PyTorch.
• Expérience avec MLflow et DVC.
• Autonomie et curiosité sur les métiers de production 3D.

Responsibilities

• Concevoir et entraîner des modèles de deep learning pour l’automatisation de la production d’animation 3D stylisée.
• Mener des expérimentations rigoureuses: recherche d’hyperparamètres et évaluations, MLflow.
• Construire crédibilité scientifique et partager les résultats avec les équipes.

Skills

Python

PyTorch

MLflow

DVC

Production 3D

Education

Docteur en Computer Vision, Graphics ou modélisation générative

Job description

Société de production de médias pour enfants existant depuis 4 ans. Elle gère en interne l’intégralité de la chaïne de valeur : le développement, la fabrication et la distribution des contenus.
75 personnes - 15 au sein des équipes Tech

Vous rejoignez l’équipe de recherche pour piloter, de bout en bout, des axes de recherche sur leur stack de modèles propriétaires.
De la revue de litterature à la conclusion documentée, en passant par la formulation d'hypothèses, la conception de méthodes, l'implémentation (en lien avec les ML Engineers) et l'évaluation, y compris savoir arréter une direction qui ne mène nulle part.
Les principales missions :

• Concevoir et entraîner des modèles de deep learning au service de l'automatisation de la production d'animation 3D stylisée : embedding et retrieval de poses, généralisation multi-personnages, in-betweening de mouvement, sketch-to-pose, augmentation de poses et synthèse de datasets (MAP-Elites, PoseScript, etc.)
• Mener une expérimentation rigoureuse : recherche d'hyperparamètres et ablations, évaluation quantitative et qualitative, runs tracés sous MLflow, analyses écrites structurées et honnètes dans Notion, lisibles aussi bien par les chercheurs que par les équipes engineering et produit
• Construire de la crédibilité scientifique et du savoir partagé : publication et présentation de travaux (SIGGRAPH), veille sur les datasets et méthodes externes, partage régulier des résultats avec les équipes engineering et produit

Profil recherçu

Docteur ou équivalent en Computer Vision, Graphics ou modélisation générative, vous avez une solide maîtrise de l'apprentissage par représentation/contrastif et des modèles de séquences, avec une intuition fine du comportement des métres
Compétences requises :

• Python/PyTorch
• MLflow & DVC
• Autonomie et curiosité sur les métiers de production 3D

Compétences appréciées :

• Maîtrise de l'animation 3D et de l'infographie