Ingénieur.e Computer Vision et Deep Learning (H/F)
Published | February 14, 2023 |
Location | Paris, France |
Category | Deep Learning |
Job Type | Full-time |
Description

En 2022, Parrot recrute la nouvelle génération d’ingénieur(e)s pour l’accompagner dans sa nouvelle phase de développement et répondre à des projets encore plus techniques, innovants, difficiles à réaliser et en un temps record !
Nous avons l’ambition, vous n’avez pas froid aux yeux, rejoignez nous !
Fondée en 1994 par Henri Seydoux, Parrot est aujourd’hui la référence Européenne des drones civils. Au cœur de Paris, sa R&D, s’appuyant sur une communauté d’ingénieur(e)s multiculturels et passionnés, invente l’avenir des Drones.
Parrot est un spécialiste de l’intégration des caméras sur les drones. Ces dernières constituent un capteur de choix pour aider au pilotage et décupler les domaines d’applications des drones, notamment pour les rendre plus autonomes (évitement d'obstacles, modes automatiques...).
VOS MISSIONS :
Intégré(e) dans le pôle Deep learning au sein d’une équipe spécialisée en computer vision, vous travaillerez sur le développement de nouvelles fonctionnalités. Vous devrez alors créer des algorithmes basés sur des réseaux de neurones, permettant de répondre aux besoins, puis de les intégrer dans les drones. Vous serez en charge de suivre les évolutions de l’état de l’art en deep learning et en computer vision.
Le.a candidat.e idéal.e possède ainsi d’excellentes compétences en développement algorithmique en computer vision et deep learning et en embarqué (C++) pour les intégrer dans les drones.
Vos missions consisterons à :
- Prototyper et développer des algorithmes innovants de vision par ordinateur pour les drones, à base de réseaux de neurones. une expérience est ainsi nécessaire en deep learning, en computer vision et en implémentation d’algorithmes de vision en embarqué en C++ pour pouvoir développer une solution compatible avec les ressources de calcul disponibles. Vous devez posséder un bon niveau en Python et en C++ et être capable d’évaluer les performances des algorithmes de manière rigoureuse et synthétique.
- Embarquer la solution dans les drones: les librairies doivent être développées en C++. Les parties computer vision classique sont implémentées sur CPU, les parties réseau de neurones sur des NPU disponibles dans nos drones. Après avoir développé la librairie en C++, vous apporterez du support avec les équipes software qui implémentent les pipe d’acquisitions des flux caméra dans lequel la librairie développée est intégrée.
- Participer à la validation des algorithmes en conditions réelles et améliorer les performances en terme de robustesse, performances et temps de calcul.
L’ingénieur est responsable du développement algorithmique depuis la recherche de l’état de l’art jusqu’à l’intégration et la validation de la fonction dans le drone.
Il devra régulièrement documenter et présenter ses résultats à l’équipe.
VOTRE PROFIL :
- Diplômé(e) d'une Ecole d'Ingénieur ou equivalent Bac+5 avec une spécialisation en Computer Vision et Deep Learning ;
- Vous avez au moins 3 ans d'expériences en développement algorithmique en Computer Vision et Deep Learning en industrie ou académie ;
- Vous avez une très bonne maitrise du C++
- Des connaissances des problématiques embarqués sont souhaitées et du langage Python;
- Vous maitrisez les frameworks de Deep Learning : TensorFlow, PyTorch et Caffe;
- Vous êtes rigoureux, dynamique avec un bon esprit d'équipe
- Vous êtes passionné(e), curieux, créatif.ve et souhaitez relever de nouveaux défis ;
- L'anglais, à l'écrit et l'oral est impératif pour ce poste.
CE QUE NOUS PROPOSONS :
- Une intégration au cœur d’une équipe de passionné(e)s.
- Des projets techniques à la hauteur de vos ambitions.
- Des responsabilités pour chacun(e) , l’opportunité pour toutes et tous d’avoir un impact dans votre travail, jeunes diplômés ou profils expérimentés.
- Une ambiance technophile et multiculturelle.
- Un cadre de travail unique au coeur de Paris.
- Un cadre social performant et adapté (télétravail hybride notamment).