Ingénieur Computer Vision (H/F) Ajouter aux favoris
- Etudier les algorithmes de traitement d'images existants et proposer des améliorations
- Participer aux choix techniques Traitement Image / IA des différents outils.
- Recherche de l'état de l'art dans ces domaines.
- Concevoir des prétraitements : correction d'illumination, suppression de reflets, normalisation couleur (charte, color constancy), alignement/registration.
- Développer des segmentation/mesures basées sur méthodes classiques : seuillages adaptatifs, morphologie, contours, Gabor/LBP, mesures de texture, détecteurs de points/pores, métriques d'uniformité/rougeurs...
- Mettre au point des pipelines robustes et explicables, optimisés (CPU/GPU si besoin).
- Concevoir et entraîner des modèles de segmentation (ex. U-Net / DeepLab / Mask R-CNN selon cas d'usage) sur des régions d'intérêt, taches pigmentaires, rougeurs, zones brillantes, pores, rides, etc.
- Mettre en place des stratégies de data augmentation (géométrique, photométrique) et GAN
- Évaluer et améliorer les performances : métriques (IoU/Dice, precision/recall), calibration, analyse d'erreurs, robustesse par sous-groupes (phototypes, conditions d'acquisition...).
- Gérer des datasets d'entrainement, gestion des campagnes d'annotations avec nos experts métier et sous-traitants. Rédaction de guideline de labelling, review des annotations.
- Créer des outils internes (scripts, dashboards, notebooks) et documenter (specs, rapports de validation).
- Collaborer avec nos experts cosmetique / peau, dev logiciel, produit hardware
- Python, NumPy, SciPy, OpenCV
- Deep Learning : PyTorch
- Detection/Segmentation/Gan : U-Net, Mask-RCNN, DCGAN, SRGAN
- Outils data/ML : MLops Picsellia, AzureML, Git
- Déploiement : CUDA, ONNX, Docker
- Bac+5 (ingénieur/Université) ou PhD en IA / Vision / Data Science
- Expérience : 2-5ans
- Réelle expérience dans le domaine attendue
- Très bonne maîtrise de Python + PyTorch
- Solide compétence en traitement d'image « classique »
- Solide compréhension : CNN/Transformers vision, losses, overfitting, augmentation
- Esprit d'équipe et travail collaboratif
- Esprit produit : pragmatisme, impact, capacité à prioriser
- Rigueur : reproductibilité, traçabilité, validation
- Communication : vulgarisation, documentation, travail multi-métiers
- Langue : FR + Anglais B2-C1
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