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Ingénieur Computer Vision/ Deep Learning

Opportunité exclusive

Hybride

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Visian

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il y a 2 mois

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Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

700

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

10 août 2026

Le besoin


Bonjour,

Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Ingénieur Computer Vision/Machine Learning

Vos missions

Vous interviendrez sur différentes étapes des projets de Computer Vision et Deep Learning :

  • Analyser et explorer les données disponibles : bases de données, visualisation des images, identification des facteurs significatifs.

  • Concevoir, développer, entraîner et tester des algorithmes de Deep Learning / Computer Vision répondant à des besoins industriels précis.

  • Travailler sur des problématiques de détection et d’identification d’anomalies dans des images industrielles.

  • Comparer plusieurs approches algorithmiques et évaluer leurs performances de manière quantitative, à travers des métriques adaptées, et qualitative.

  • Développer des briques algorithmiques robustes et réutilisables, dans le respect des standards et guidelines de développement.

  • Contribuer à la mise en production des algorithmes développés.

  • Participer aux réunions projet afin de cadrer les besoins clients, présenter les résultats obtenus et expliquer les solutions développées.

  • Rédiger la documentation et les rapports techniques associés aux travaux réalisés.

  • Collaborer avec les Data Scientists, ML Engineers et Deep Learning Engineers de l’équipe dans un environnement Agile.

Profil recherché


Profil recherché

  • Formation supérieure en Software Engineering, Machine Learning, Computer Vision ou domaine équivalent.

  • Minimum 4 ans d’expérience professionnelle en Machine Learning / Deep Learning.

  • Solide compréhension des techniques de Deep Learning, avec une expérience concrète de leur application sur des données image.

  • Bonne maîtrise de Python, notamment pour le développement de solutions destinées à être mises en production.

  • Expérience des différentes étapes d’un projet Machine Learning : analyse des données, développement, entraînement, tests, évaluation et industrialisation.

  • Expérience de travail dans un environnement Agile, avec une approche pragmatique des méthodologies.

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