Ingénieur IA – Vision par Ordinateur

À propos du rôle

Nous recrutons un stagiaire ingénieur en IA enthousiaste avec un fort intérêt pour la vision par ordinateur pour rejoindre notre équipe chez GIFT City. Vous acquerrez une expérience pratique dans la conception, la formation, l'optimisation et le déploiement de systèmes d'IA basés sur la vision utilisés dans les applications de santé, de technologie financière, de fabrication, d'automatisation de la vente au détail et d'entreprise.

Ce stage est idéal pour les apprenants qui souhaitent une réelle exposition au développement de l'IA, aux ensembles de données à grande échelle et à la création de modèles de production pour des cas d'utilisation mondiaux.

Responsabilités clés :

• Développez, entraînez et optimisez des modèles de vision par ordinateur pour la détection d'objets, la segmentation, l'OCR, la détection d'anomalies, l'extraction de signes vitaux basée sur rPPG et l'analyse vidéo personnalisée.
• Créez des pipelines de données robustes pour les flux de travail d'ingestion, de nettoyage, d'augmentation et d'annotation d'images/vidéos.
• Effectuez une évaluation du modèle à l’aide de métriques standard telles que mAP, IoU, F1, précision, rappel, latence et exactitude.
• Déployez des modèles en production à l'aide de TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime ou OpenVINO.
• Développez des API d’inférence évolutives et intégrez des modèles aux systèmes backend.
• Implémentez des techniques d'optimisation de modèles, notamment la quantification, l'élagage, la distillation et l'accélération GPU.
• Recherchez et expérimentez des architectures modernes telles que les Transformers, les variantes YOLO, les hybrides RNN/CNN et les modèles mobiles légers.
• Collaborez avec les équipes DevOps pour conteneuriser les charges de travail d'inférence à l'aide de Docker et déployer sur des plateformes cloud.
• Documentez clairement les expériences, les résultats et les meilleures pratiques pour les équipes internes et les clients.

Compétences requises

• Forte maîtrise de Python et des frameworks d'apprentissage profond (PyTorch ou TensorFlow).
• Solide compréhension des algorithmes d’apprentissage automatique et des principes fondamentaux de la vision par ordinateur.
• Expérience avec OpenCV, NumPy et le prétraitement d'images/vidéos.
• Expérience pratique des ensembles de données, des annotations et de la conception de pipelines de CV.
• Capacité à former, valider et ajuster des modèles d’apprentissage profond.
• Familiarité avec le déploiement de charges de travail ML sur des environnements cloud ou conteneurisés.
• Bonnes compétences analytiques et de débogage.

Compétences intéressantes

• Expérience avec YOLOv7/8, Detectron2, MediaPipe, OpenVINO ou ONNX Runtime.
• Exposition à l'extraction de signaux rPPG, à l'estimation des signes vitaux et à la biométrie vidéo.
• Compréhension des outils et pratiques MLOps.
• Connaissance des services AWS, GCP ou Azure ML.
• Expérience en optimisation GPU et réglage des performances des modèles en temps réel.