Notre 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 ?
En tant que contributeur clé au développement des modèles d’IA, de l’équipe IA, vous êtes responsable de l’amélioration, de l’industrialisation et de la mise en production de leurs systèmes de computer vision pour le contrôle qualité textile. Vous intervenez sur une codebase existante que vous faites évoluer avec exigence, pragmatisme et sens du delivery. Votre rôle ne se limite pas à entraîner de bons modèles : vous devez construire les conditions pour que ces modèles soient reproductibles, évaluables, déployables, maintenables et scalables. Vous concevez, entraînez, diagnostiquez et optimisez des modèles de vision afin d’atteindre les KPIs définis sur des données réelles, complexes, bruitées et multi-échelles. Vous travaillez notamment sur la détection de défauts, l’analyse d’images haute résolution, l’amélioration de la robustesse et la réduction des faux positifs / faux négatifs en contexte industriel.
Un des objectifs de votre mission consiste à structurer les pipelines ML et data pour permettre à notre client de passer d’un nombre encore limité de clients à un déploiement beaucoup plus large, sans que chaque onboarding client devienne un projet artisanal. Vous contribuez à mettre en place des outils, conventions et processus permettant de gérer efficacement plusieurs clients, jeux de données, configurations, modèles, seuils et versions en parallèle. Vous veillez également à faire coexister proprement les travaux R&D et les déploiements en production : les expérimentations doivent pouvoir avancer vite, sans polluer les modèles en production, les datasets de référence, les métriques de décision ou la codebase. Par ailleurs, vous contribuez activement à la définition et à la priorisation de la feuille de route R&D, en alignement avec les enjeux business. Vous assurez une visibilité claire auprès des fondateurs sur les délais, les risques et les ressources nécessaires, et délivrez des résultats mesurables, reproductibles et industrialisables.
En collaboration avec d'autres ingénieurs :
- vous expérimentez, évaluez et améliorez les modèles, en appliquant et en perfectionnant les méthodes de pointe lorsque les méthodes classiques atteignent leurs limites
- vous structurez les pipelines de données comme un levier clé de performance : de collecte, labellisation, curation, versioning, entraînement, évaluation, déploiement et monitoring fort de votre expérience, vous devrez être prêt à prendre du recul et à remettre en question de manière constructive les processus et outils actuels.
- vous améliorez une codebase, récente mais existante, avec un haut niveau d’exigence sur la qualité et l'industrialisation
- vous contribuez activement à la feuille de route R&D (priorisation, arbitrage, exploration de nouvelles approches)
Nous recherchons un AI Engineer expérimenté pour devenir un pilier de l'équipe IA, potentiel futur Lead. 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 alternance). Les candidats plus expérimentés sont également les bienvenus ! Nous cherchons un profil ayant déjà été confronté à des systèmes réels : données imparfaites, labels ambigus, contraintes de production, codebase existante, arbitrages performance / robustesse / coût / temps, et nécessité de livrer des résultats mesurables.
Compétences clés :
IA / Computer Vision :
- Solide expérience en deep learning appliqué à la vision par ordinateur : PyTorch, TensorFlow ou équivalent
- Capacité à entraîner, améliorer et diagnostiquer des modèles sur données réelles
- Expérience en détection, segmentation, classification, anomaly detection ou problématiques proches
- Bonne compréhension des faux positifs / faux négatifs, du déséquilibre de classes, des seuils et des cas rares
- Expérience sur des images complexes, bruitées, haute résolution ou multi-échelles ; une expérience en inspection industrielle ou défauts visuels est un fort plus
Data / ML Engineering :
- Expérience de mise en production ou d’industrialisation de modèles ML/CV
- Expérience de pipelines ML end-to-end : collecte, preprocessing, labellisation, curation, entraînement, évaluation, déploiement, monitoring
- Capacité à structurer des pipelines scalables, reproductibles et maintenables, capables de gérer plusieurs clients, datasets, modèles, configurations et versions
- Approche rigoureuse de l'expérimentation et de l’évaluation
- Expérience de la structuration et de l’amélioration continue des datasets et de la data quality.
- Construction et évolution de pipelines/outils sur codebase existante
- Très bonne maîtrise de Python et bonnes pratiques de software engineering
Soft skills :
- Autonomie et forte capacité de delivery dans une petite équipe.
- Goût pour les sujets concrets : audit de labels, analyse d’erreurs, debugging, amélioration incrémentale.
- Communication claire sur les risques, les arbitrages et les limites techniques.
- Esprit critique constructif, capable de remettre en question les modèles, métriques, process ou outils existants.
- Anglais professionnel.
Processus de recrutement :
- Appel vidéo d'introduction de 15 à 30 minutes avec le COO et Founder
- 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 ?
Créé en 2015, Data Recrutement est le cabinet de chasse du TOP500 du digital. Nous sélectionnons les meilleures opportunités Adtech, SaaS, e-commerce, Deeptech, Big Data, Fintech, HRtech, Greentech, Foodtech, …
Notre équipe recrute les talents :