Research Engineer / Deep Learning Engineer (Computer Vision)

Leonar

Paris

Hybride

EUR 90 000 - 130 000

Plein temps

14 jours+

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Avantages offerts par ce poste

Hybride avec télétravail ponctuel

Projets IA en sécurité et identité

Équipe R&D dynamique

Résumé du poste

Leonar à Paris cherche un ingénieur ML senior spécialisé en vision par ordinateur pour concevoir, entraîner et déployer des modèles de deep learning dédiés à la vérification de documents et à l'authentification biométrique.

Vous travaillerez sur des problèmes de vision par ordinateur complexes, en collaboration avec les équipes Produit et Sécurité, avec un diplôme Master ou Doctorat et une expérience en production.

Qualifications

4 ans d'expérience minimum en deep learning appliqué à la vision par ordinateur, dont une partie en production.
Maîtrise de Python et PyTorch (ou équivalent).
Expérience avec l'entraînement à grande échelle et les techniques d'augmentation de données.
Bonne connaissance des méthodes statistiques et de l'évaluation en apprentissage supervisé / auto-supervisé.

Responsabilités

Concevoir et implémenter des modèles avancés de vision par ordinateur pour vérification de documents et authentification faciale.
Piloter le cycle de recherche de bout en bout: veille, prototypage, expérimentation, mise en production.
Collaborer avec les équipes Produit, Risque, Fraude et Engineering pour traduire la recherche en solutions en production.
Participer à l'animation technique et mentorer les ingénieurs ML juniors et stagiaires.

Connaissances

Deep learning

Computer vision

Python

PyTorch

Formation

Master ou Doctorat (PhD)

Outils

Python

PyTorch

Description du poste

À propos de nous

Nous proposons une solution d'authentification sécurisée et en temps réel utilisant des documents d'identité officiels et une simple analyse biométrique faciale. Notre technologie basée sur l'IA vérifie les pièces d'identité de plus de 120 pays avec une précision de 99,9 %, confirme la propriété du document et garantit la détection du vivant (liveness) — le tout sans jamais stocker de données personnelles. Grâce à notre technologie brevetée, les utilisateurs bénéficient d'une identité numérique réutilisable et d'un accès continu à des justificatifs vérifiables. Notre mission est de transformer l'authentification pour la rendre fluide, fiable et intuitive. Fondée au sein d'un incubateur parisien de premier plan par une ingénieure financière (9+ ans d'expérience en risques réglementaires) et une docteure (PhD) en computer vision (ayant travaillé au sein du laboratoire d'innovation d'un leader mondial de la tech), notre startup allie une expertise pointue en sécurité, IA et identité numérique.

Description Du Poste

En tant que membre senior de l'équipe R&D, vous concevrez, entraînerez, optimiserez et déployerez des modèles de deep learning pour nos produits phares : Vérification de documents, Authentification faciale, Détection du vivant (Liveness) et Détection de la fraude.

Vous travaillerez sur des problématiques complexes de vision par ordinateur impliquant des images, des vidéos et des séquences temporelles dans des environnements fortement confrontés à la fraude (adversariaux).

Vos Missions

Conception et implémentation de modèles avancés de computer vision, avec un focus sur :
Exploration de l'état de l'art : Expérimenter avec des architectures de pointe :
Cycle de recherche de bout en bout : Prendre en charge l'ensemble du processus (veille scientifique, prototypage, expérimentation, évaluation sur des datasets à grande échelle et mise en production avec les équipes d'ingénierie).
Collaboration transverse : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Risque, Fraude et Engineering pour transformer la recherche en solutions concrètes en production.
Contribution à la culture scientifique : Participer à l'animation technologique (présentation d'articles, partage de connaissances, mentorat des ingénieurs ML juniors et stagiaires, participation éventuelle à des benchmarks ou publications).

Profil recherché

Qualifications Requises

Expérience : Minimum 4 ans d'expérience en deep learning appliqué à la vision par ordinateur, dont une partie significative dans un environnement de production (startup, scale-up, laboratoire industriel, etc.).
Stack technique : Excellente maîtrise de Python et PyTorch (ou équivalent).
Entraînement à grande échelle : Expérience concrète avec des volumes de données importants, des techniques d'augmentation de données et des processus de validation rigoureux.
Compétences métiers : Expérience solide dans au moins l'un de ces domaines :
Bases théoriques : Solides compétences en statistiques, optimisation et apprentissage supervisé / auto-supervisé, ainsi qu'une excellente capacité à décrypter la littérature scientifique (ICCV, CVPR, NeurIPS, etc.).
Contraintes de production : Expérience pratique des contraintes du monde réel (latence, robustesse, ressources matérielles, sécurité et confidentialité).

Les Plus

Expérience dans la fraude documentaire, le KYC (Know Your Customer), la cybersécurité ou l'identité numérique.
Connaissances en MLOps (déploiement de modèles, monitoring, CI/CD, serving sur GPU/CPU).
Participation à des benchmarks publics ou des publications (arXiv, workshops, conférences).
Langues : Anglais courant indispensable (contexte international) ; la maîtrise professionnelle du français est un atout.

Informations complémentaires