• Architecture & R&D : Pilotage d'une étude comparative (Segmentation vs Détection d'objets) pour le traitement de défauts complexes sur verre. Conception et adaptation d'architectures SOTA (Transformers) aux exigences de production.
• Déploiement & Optimisation Temps-Réel : Mise en production de modèles sous contraintes de cadence strictes via l'optimisation de l'inférence (TensorRT, pyCUDA). Maximisation des performances sur les défauts critiques grâce à l'apport de données synthétiques (GenAI/VLM) et au clustering d'embeddings.
• Stratégie Data & Qualité : Définition des guidelines d'annotation et supervision de prestataires pour la constitution de jeux de données industriels. Développement et mise en place de pipelines automatisés de validation (Data Quality).
• Méthodologie & Veille Scientifique : Évolution au sein d'une équipe R&D fonctionnant en environnement Agile (Sprint Planning, Review, Rétrospective) et participation active aux revues de littérature pour maintenir l'équipe à l'état de l'art.

• R&D Computer Vision & Deep Learning : Développement d'un pipeline automatisé de détection et suppression d'objets dans des nuages de points 3D urbains pour une PME américaine. Fine-tuning de modèles et optimisation des inférences.
• Prototypage & Analyse : Benchmarking de solutions de pointe (Fusion de capteurs Caméra/LIDAR, Transformers 3D) menant à des recommandations techniques. Développement d'outils de visualisation sur-mesure pour pallier les limites des métriques standards sur des données imparfaites.
• Ingénierie Hardware & POC : Pilotage d'un Proof of Concept (OCR/IA) pour la gestion de la Supply Chain d'un grand compte automobile. Installation de systèmes de vision industrielle de zéro sur site (Caméras, éclairage) et développement des scripts d'acquisition et de pré-traitement (Python, OpenCV) pour les essais.
• • Etude de faisabilité Technico-Economique : Validation des contraintes techniques et analyse de la rentabilité (ROI) en collaboration directe avec les directeurs R&D et Business du client.

• Contexte métier : Conception et déploiement d'une infrastructure BI complète de collecte et d'analyse de logs pour le Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) des centres de contrôles satellitaires.
• Data engineering : Industrialisation de la collecte de logs via la suite Elastic (ELK). Transformation de données brutes en données exploitables. Indexation dans des bases Elasticsearch et gestion des réplicas.
• BI & Détection d'Anomalies : Création de Dashboard interactifs (Kibana) pour le suivi des KPI. Modélisation des tendances de trafic et identification des pics de charge anormaux (Machine Learning), avec traçage géographique des connexions.
• Accompagnement technique : formation des équipes sur les nouveaux outils, garantissant leur totale autonomie sur l’exploitation et la maintenance quotidienne. Migration de la base de donnée documentaire vers MySQL et gestion des accès.

Emploi saisonnier, mise en rayon et aide clientèle.

Certification upper-intermediate (B2), logé chez l'habitant.