Ingénieur Computer Vision – Déploiement IA en temps réel

SoHoft; Toulouse; Vor Ort; EUR 70.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

SoHoft recherche un ingénieur expérimenté en Computer Vision et Deep Learning pour concevoir et déployer des modèles avancés sur des données radar et multimodales. Vous contribuerez à des pipelines Python complets et à l intégration sur des plateformes embarquées.

Le profil idéal possède 5 ans d expérience en vision par ordinateur et DL, maîtrise PyTorch/TensorFlow, et une expertise en déploiement sur C++ et CUDA.

Qualifikationen

• Formation d ingénieur ou Master en IA, ML, traitement du signal, informatique ou mathématiques appliquées, avec au moins 5 ans d expérience en Computer Vision ou DL appliqué.

Aufgaben

• Concevoir et entraîner des modèles Deep Learning pour la détection et la classification (image, vidéo, signal, radar)
• Mettre en place des pipelines Python complets : ingestion, prétraitement, augmentation, entraînement et validation
• Optimiser les modèles (hyperparamétrage, régularisation, analyse des performances)
• Gérer et qualifier les datasets : collecte, annotation, augmentation, versioning et gestion du déséquilibre
• Intégrer et déployer les modèles sur cible embarquée
• Assurer le portage Python → C++ (pré-processing, inférence, post-processing)
• Optimiser les performances via CUDA, TensorRT et ONNX pour le temps réel
• Contribuer à l innovation autour de l IA appliquée aux données radar
• Mettre en place des métriques, benchmarks et outils de validation
• Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (IA, signal, systèmes, embarqué)

Kenntnisse

Vision par ordinateur

Deep Learning

Python ML pipelines

Traitement du signal

Modèles optimisation

Déploiement embarqué (C++, TensorRT,ON

Ausbildung

Ingénieur ou Master en IA/ML/Traitement du signal

Tools

PyTorch

TensorFlow

OpenCV

CUDA

TensorRT

ONNX

Jobbeschreibung

SoHoft recherche un ingénieur expérimenté en Computer Vision et Deep Learning pour concevoir et déployer des modèles avancés sur des données radar et multimodales. Vous contribuerez à des pipelines Python complets et à l intégration sur des plateformes embarquées.

Le profil idéal possède 5 ans d expérience en vision par ordinateur et DL, maîtrise PyTorch/TensorFlow, et une expertise en déploiement sur C++ et CUDA.