Lead AI/ML Scientist

LA SCALE-UP : SOLUTION DEEP LEARNING/IA PERMETTANT L'ANALYSE DU CONTRÔLE QUALITÉNotre client digitalise et accélère la chaîne d'approvisionnement textile en réinventant le contrôle qualité. Ils intégrent l'optronique et l'IA au cœur de la fabrication pour créer la solution la plus perfectionnée du secteur. Entièrement automatisé, leur système aide les équipes de contrôle qualité à détecter davantage de défauts avec moins d'efforts, tout en transformant la circulation de l'information entre les parties prenantes, rendant le processus plus rapide, plus fiable et plus durable. Pour y parvenir, ils développent leurs propres modèles d'IA et méthodes d'entraînement, ainsi qu'une infrastructure robuste pour gérer et traiter les données visuelles à l'échelle industrielle. Pourquoi j’ai sélectionné cette société ?  Scale-up innovante avec un immense potentiel en France et à l'international  Solution avec un fort impact environnemental En pleine phase de croissance : les opportunités en interne vont se multiplier dans les prochains mois Plusieurs clients conquis : une clientèle française et internationnale de très haut niveau Leur objectif ? Être LA référence mondiale à court terme  VOTRE MISSION :  En tant que responsable de l'IA, votre responsabilité est de contribuer à la définition de la feuille de route de la R&D, de fournir une visibilité aux partenaires sur les délais et les ressources et de fournir des résultats mesurables. En collaboration avec d'autres scientifiques et ingénieurs : vous superviserez les activités de recherche tout en y contribuant activement vous expérimenterez, évaluerez et améliorerez leurs modèles, en appliquant et en perfectionnant les méthodes de pointe vous devrez être prêt à prendre du recul et à remettre en question de manière constructive les processus et outils actuels. vous gérerez la montée en compétence et le recrutement de votre équipe  VOTRE PROFIL : RECHERCHE ET APPLICATIF Nous recherchons un research/engineer expérimenté en IA pour devenir leur responsable scientifique en IA. Le candidat devra justifier d'au moins trois ans d'expérience en IA appliquée à la vision par ordinateur et d'au moins cinq ans d'expérience professionnelle (hors stage et alternace). Les candidats plus expérimentés sont également les bienvenus. Compétences clées :  - Expérience pratique et réelle des frameworks et outils d'IA (PyTorch, Tensorflow, …) - Forte expérience avec les modèles de vision et les techniques de computer vision - Expérience avec l'analyse multi-échelle d'images gigapixels - Expérience en détection d'anomalies - Connaissance approfondie des techniques d'IA actuelles - Maîtrise de Python - Capacité à créer/configurer des outils et des pipelines à partir de zéro - Anglais parlé et écrit -Solides compétences en communication, qu'il s'agisse de transmettre du contenu technique à des collègues non techniques ou de collaborer efficacement avec ses pairs - Esprit d'équipe, esprit collaboratif Un petit plus pour appuyer votre candidature ? - Doctorat en apprentissage automatique, Computer Vision, publications dans des revues de haut niveau. - Compétence en ingénierie logicielle - Expérience en computer vision dans un contexte industriel - Expérience des processus liés à l'infrastructure pour les produits ML (gestion des ensembles de données, cycle de vie du modèle, déploiement, ...) LES MODALITÉS : Rémunération selon profil : 70 - 90K euros Localisation : Paris Processus de recrutement : - Appel vidéo d'introduction de 15 à 30 minutes avec leur COO - Entretien en personne et discussion technique (90 min) avec le CTO et un membre de l'équipe Data Science - Entretien final avec le CEO Pourquoi les rejoindre ? Un parcours technologique et entrepreneurial ambitieux Un soutien fort de la part de l'industrie et des institutions publiques Un produit qui transforme véritablement les pratiques dans un secteur stratégique Une équipe passionnée et motivée Un haut degré d'autonomie dans un environnement réellement stimulant Actions : Stock options (BSPCE), en adéquation avec votre rôle dans la stratégie produit.