Ingénieur(e) Deep Learning – Traitement d’Image & Signal Radar

GIXALOC; Beauzelle; On-site; EUR 55,000 - 85,000; Full time

Job summary

EPSI recrute un Ingénieur Deep Learning – Traitement d’Image & Signal Radar à Beauzelle près de Toulouse. Vous développerez et entraînerez des modèles DL pour la détection et la classification sur données image et radar, puis porterez les modèles vers une chaîne C++ embarquée avec TensorRT et CUDA.

Vous travaillerez dans un cadre industriel exigeant, gérerez des datasets et garantirez la reproductibilité et les performances. Poste à pourvoir sur site, agence EPSI de Beauzelle.

Qualifications

• Diplômé(e) Bac+5 en traitement du Signal, Informatique, Intelligence Artificielle / Machine Learning, Electronique, Mathématiques Appliquées ou domaine connexe avec 3 à 5 années d’expérience dans un poste similaire.
• Solide expertise en traitement des données image, audio, vidéo et multimodales, segmentation et classification (OpenCV).
• Expérience confirmée en Deep Learning appliqué à l’image et mise en production d’algorithmes industriels ou réglementaires.
• Capacité à gérer et qualifier des datasets d’entraînement, versioning et évaluation des métriques.
• Développement de pipelines Python complets: ingestion, prétraitement, entraînement, validation et reproductibilité.

Responsibilities

• Développement et entraînement de modèles Deep Learning pour détection et classification sur données image/signal (image, vidéo, radar).
• Intégration et optimisation de modèles sur cible embarquée C++ (pré-processing → inférence → post-processing) avec TensorRT/ONNX/CUDA.
• Contribution à la chaîne de détection radar par IA et adaptation des approches DL aux données radar (range-Doppler, nuages de points).
• Construction et qualification des datasets d’entraînement, définition de stratégies de collecte, annotation, validation et versioning.

Skills

Deep Learning

Python

C++

TensorRT

ONNX

CUDA

OpenCV

Data management

Education

Diplôme Bac+5 en traitement du Signal / IA

Tools

PyTorch

TensorFlow

CUDA

TensorRT

ONNX

Job description

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4 juin 2026

Ingénieur(e) Deep Learning – Traitement d’Image & Signal Radar

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Qui sommes nous ?

EPSI est la référence française de la détection radar pour la sécurisation des sites critiques en France.

Chez nous, la technologie ne reste pas théorique. Elle est conçue, produite et déployée par des équipes qui travaillent au plus près des réalités opérationnelles et stratégiques de nos clients.

Nos clients sont les fleurons stratégiques de notre économie, et évoluent dans un environnement parmi les plus exigeants : l’énergie, le transport, la défense, l’industrie. La performance y est concrète, mesurée, attendue. Implantée à Toulouse et Limoges, EPSI maîtrise l’ensemble de sa chaîne industrielle, de la R&D à la production, au déploiement et à la maintenance. Cette organisation favorise les échanges directs et une vision complète de nos projets.

Conçues et fabriquées en France, nos technologies participent à la souveraineté et à la continuité des infrastructures essentielles de notre territoire.

Rejoindre EPSI, c’est évoluer dans un environnement où l’expertise est valorisée et où les responsabilités sont concrètes. Rejoindre EPSI, c’est mettre son expertise au service de projets à fort enjeu. Parce que chez nous, la protection n’est pas un discours, c’est un projet collectif.

Profil Recherché

Diplômé(e) Bac+5 en traitement du Signal, Informatique, Intelligence Artificielle / Machine Learning, Electronique, Mathématiques Appliquées ou domaine connexe avec 3 à 5 d’expérience dans un poste similaire.

Savoir-faire

• Solide expertise en traitement des données : image, audio, vidéo, données multicapteurs ou imagerie satellite
• Maîtrise des techniques de vision par ordinateur : segmentation, classification (OpenCV)
• Expérience confirmée en Deep Learning appliqué à l’image : conception d’architectures, fine-tuning, transfert learning sur données réelles (PyTorch , TensorFlow)
• Capacité à gérer et qualifier des datasets d’entraînement : collecte, annotation, augmentation, gestion des déséquilibres et du versioning
• Développement de pipelines Python complets : ingestion, prétraitement, entraînement, validation quantitative (métriques, benchmarks) et reproductibilité
• Maîtrise du tuning de modèles : optimisation des hyperparamètres, régularisation, analyse des erreurs, amélioration itérative des performances
• Expérience en mise en production d’algorithmes dans des contextes industriels ou réglementaires exigeants
• Curiosité technique et capacité à monter en compétence sur une technologie nouvelle — notamment l’application des méthodes IA aux données radar

Les Plus

• Compétences en intégration sur cible embarquée en C++ : pré-processing, inférence, post-processing, avec exploitation de CUDA, TensorRT et ONNX
• Capacité à assurer la chaîne complète Python (entraînement) → C++ (déploiement) dans des environnements contraints

Savoir Être

Qualités qui seront indispensables pour s’épanouir dans notre activité.

• Curiosité, inventivité, passion, implication
• Esprit d’initiative et d’entreprendre
• Autonomie
• Volonté de travailler en équipe au sein d’une petite structure pluridisciplinaire
• Bon relationnel avec les équipes techniques

Vos Missions

En tant qu’Ingénieur(e) Deep Learning – Traitement d’Image & Signal Radar, vous aurez pour mission :

• Développement et entraînement de modèles Deep Learning pour la détection et classification sur données image/signal : Conception des pipelines Python (gestion des données, augmentation, entraînement, validation), tuning des modèles et analyse des performances sur des cas réels ; imagerie, vidéo ou signaux radar.
• Intégration et optimisation de modèles sur cible embarquée Portage des modèles entraînés vers une chaîne C++ (pré-processing → inférence → post-processing), optimisation via TensorRT/ONNX/CUDA pour répondre aux contraintes temps réel de la cible.
• Contribution à la mise en place d’une chaîne de détection radar par IA Exploration et adaptation des approches Deep Learning aux spécificités des données radar (range-Doppler, nuages de points…), en lien avec les équipes signal et système.
• Construction et qualification des datasets d’entraînement Définition des stratégies de collecte, annotation et validation des données ; mise en place du versioning et des métriques de qualité pour garantir la robustesse des modèles en conditions réelles.

Le poste pouvant nécessiter d’accéder à des informations relevant du secret de la défense nationale, la personne retenue fera l’objet d’une procédure d’habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la défense et de l’IGI 1300 SGDSN/PSE du 09 août 2021.

Le lieu de rattachement du poste est l’agence EPSI de Beauzelle.