Startup deeptech soutenue par l'un des accélérateurs américains les plus réputés et par des fonds VC de premier plan. Sa mission : faire avancer l'IA incarnée (embodied AGI) grâce à des données et à de la recherche issues du monde réel. Elle produit les datasets qui servent à entraîner les modèles des labos de robotique les plus avancés et de grands acteurs de l'IA.
L'équipe cœur est volontairement petite et avance au rythme de la Silicon Valley : chaque projet a un seul responsable et 1 à 3 indicateurs de réussite, tout le monde travaille avec des agents IA et l'accès aux modèles de pointe est illimité.
Pourquoi j’ai sélectionné cette société ?
Comme premier ML Engineer, tu prends en main tout le pipeline ML, de la capture vidéo multi-caméras jusqu'aux datasets livrés aux clients. La vision 3D et stéréo, le hand tracking et les systèmes de contrôle qualité automatisés sont entre tes mains, avec l'aide de modèles vision-langage pour évaluer les données.
Les vidéos égocentriques passent aussi par toi : traitement, reconnaissance vocale, traduction et alignement temporel des capteurs. Côté infra, l'environnement AWS et les pipelines clients sont à construire et à faire tourner à grande échelle. Enfin, tu es l'interlocuteur technique des labos de robotique partenaires, ce qui demande de comprendre leurs besoins et d'adapter les données en conséquence. Ce que tu as déjà construit compte plus qu'un diplôme.
Comme premier ML Engineer de l'équipe, tu prends en main tout le pipeline ML, de la capture vidéo multi-caméras jusqu'aux datasets livrés aux clients. Voici ce dont tu seras responsable :
Expérience & expertise
- 3 ans ou plus de ML appliqué en production (computer vision, vision 3D ou perception robotique). Une école d'ingénieur de premier plan est idéale, mais un parcours de builder exceptionnel compte autant.
- Pratique de la vision 3D et stéréo : géométrie multi-vues, paramètres intrinsèques et extrinsèques, profondeur stéréo, SLAM ou VIO, reconstruction 3D
- Modèles de CV entraînés et déployés en production : détection, tracking, estimation de pose et de la main, estimation de profondeur, reconnaissance d'actions
- Infrastructure ML sur AWS : S3, instances GPU, Kubernetes, entraînement et inférence distribués, avec un vrai suivi du débit et des coûts
- VLMs utilisés comme juges en production : accord entre plusieurs modèles, calibration face aux labels humains, fine-tuning et distillation
- Bonne connaissance de la vidéo : codecs, timing des frames, alignement temporel entre capteurs
- Compréhension de la façon dont le robot learning utilise les données : imitation learning, VLAs, téléopération
- Présence active sur GitHub ou Hugging Face et veille régulière de la littérature
- Pratique de l'ingénierie agentique : harnesses sur mesure, agents qui vérifient leur travail par des tests, des runs d'entraînement et des évaluations
- Un plus : vision égocentrique, IMU, MCAP, ROS, world models, génération vidéo, robot foundation models, thèse appliquée ou publications en vision 3D ou robot learning
Stack technique :
Processus de recrutement :
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 :