Ingénieur Senior en vision par ordinateur appliquée

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Janea Systems

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11 - 50 employés

🏢 Entreprise

Enterprise • Software Development

Janea Systems est une entreprise spécialisée dans la résolution de défis complexes en ingénierie logicielle pour les entreprises. Reconnue par des leaders de l'industrie, elle a forgé des partenariats à long terme avec des innovateurs mondiaux tels que Microsoft, ARM et Merck. Composée des 1 % meilleurs ingénieurs au niveau mondial, Janea Systems livre des projets logiciels critiques qui impactent quotidiennement des millions de développeurs et des milliards de consommateurs. Leur expertise s'étend du « noyau au cloud », offrant des solutions qui optimisent et développent des technologies utilisées par les entreprises du Fortune 500. Avec plus de vingt années d'expérience, Janea Systems se distingue comme un leader dans la fourniture de services de développement logiciel à fort impact, restant à la pointe des avancées de l'industrie grâce à une culture de collaboration, d'adaptabilité et d'apprentissage continu.

Description

• Développer et améliorer des modèles de vision par ordinateur pour la vidéo sportive, incluant la détection des joueurs et du ballon, le suivi, la reconnaissance d’événements et l’association d’identités. • Concevoir et optimiser des solutions de calibration de caméra, d’estimation d’homographie et d’enregistrement du terrain qui convertissent les coordonnées image en coordonnées normalisées du terrain. • Analyser les pipelines de computer vision existants, établir des baselines, identifier les maillons faibles et recommander des améliorations pragmatiques. • Renforcer la robustesse du suivi sur différents stades, configurations de caméras, styles de diffusion, qualités vidéo et conditions environnementales. • Concevoir des protocoles expérimentaux couvrant l’acquisition de données, la création de jeux de données, l’augmentation, l’entraînement des modèles, le fine-tuning, l’évaluation et la mise en conditions de production. • Analyser les modes de défaillance et implémenter des améliorations visant à accroître la précision, la fiabilité, la scalabilité et la robustesse. • Adapter les modèles et pipelines existants pour prendre en charge de nouveaux sports, championnats, configurations de caméras et sources vidéo. • Collaborer avec les équipes data sur les workflows d’annotation, la qualité des jeux de données, les processus de validation et les boucles d’amélioration human-in-the-loop. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes software, plateforme et DevOps pour déployer les modèles et pipelines de vision par ordinateur en production. • Optimiser les performances d’inférence, la scalabilité, la supervision (monitoring) et la fiabilité opérationnelle. • Définir des métriques d’évaluation, des processus de tests et des contrôles qualité pour garantir la stabilité des performances des modèles dans le temps. • Piloter des initiatives de bout en bout, depuis la découverte technique et le prototypage jusqu’au déploiement en production et à l’amélioration continue. • Contribuer aux décisions d’architecture système intégrant computer vision, machine learning, services backend, opérations et workflows clients. • Communiquer clairement les compromis techniques auprès des équipes internes, des parties prenantes clients et de la direction technique.

🎯 Exigences

• Expérience avancée et opérationnelle dans la conception et l’amélioration de systèmes de vision par ordinateur en production. • Maîtrise de Python et des frameworks modernes de machine learning tels que PyTorch. • Expérience sur des problématiques de vision par ordinateur appliquée à la vidéo : détection d’objets, suivi multi-objets, reconnaissance d’événements, association d’identités ou analytics vidéo. • Solides connaissances en vision géométrique : calibration de caméra, estimation d’homographie, géométrie projective et projection des détections image vers des coordonnées 2D/3D du monde réel. • Expérience dans la conception ou l’amélioration de systèmes de suivi capables de gérer occlusions, interactions entre objets, maintien de l’identité, détections bruitées et données manquantes. • Expérience dans l’évaluation des performances de modèles, l’identification des modes de défaillance et la mise en œuvre d’améliorations pragmatiques. • Expérience d’adaptation de modèles à des données réelles complexes où la qualité vidéo, les angles et la position des caméras ainsi que les conditions environnementales varient significativement. • Connaissance des techniques de transfer learning, d’adaptation de domaine, d’augmentation de données et de fine-tuning sur des jeux de données spécifiques au domaine. • Solides bases en génie logiciel et capacité à produire du code propre, maintenable et de qualité production. • Autonomie, capacité de priorisation et aptitude à mener des initiatives techniques à leur terme. • Excellentes compétences en communication et capacité à collaborer directement avec des clients et des équipes d’ingénierie transverses.

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive avec avantages, congés payés et arrêt maladie. • Opportunité de travailler avec une équipe internationale et diversifiée composée d’ingénieurs de haut niveau sur des défis techniques majeurs du secteur. • Conditions de travail ultra-flexibles : allocation généreuse pour l’équipement de bureau à domicile, possibilité d’un poste dans un bureau/espace de coworking à proximité, ou combinaison des deux. Aucun déplacement professionnel requis. • Environnement de travail agréable de type start-up, offrant d’excellentes perspectives de développement professionnel. • Horaires flexibles – entreprise remote-first, l’accent est mis sur la qualité du travail réalisé plutôt que sur le lieu ou l’horaire.