Senior Deep Learning Scientist

Safran.AI - De l'IA qui opère dans le réel

Filiale de Safran Electronics & Defense, Safran.AI conçoit des solutions d'IA appliquées à des données complexes telles que les images satellite haute résolution, les flux vidéo FMV et les signaux acoustiques. Ces solutions s'appuient sur des algorithmes capables de détecter et d'identifier automatiquement des objets d'intérêt dans les secteurs du renseignement, de la défense et de l'aéronautique.

Depuis son intégration à Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue également à la transformation du groupe, en appliquant les solutions d’IA aux domaines de l’industrie 4.0. À titre d’exemple, l’analyse d’images automatisée par l’IA peut assister les contrôleurs en charge de l’inspection de pièces critiques en les aidant à détecter les anomalies éventuelles à partir de clichés numériques.

Fort de nos 250 collaborateurs, vous évoluerez au sein d’équipes passionnées et pluridisciplinaires, réunissant des talents parmi les plus reconnus du secteur, tous animés par une même exigence d’excellence et d’innovation technologique.

Votre équipe

• Rejoignez notre équipe d'ingénieurs IA et Computer Vision, au service de robots autonomes et des viseurs de pointe.
• Au cœur de Safran.AI, vous concevrez et développerez des algorithmes d’IA avancés pour la perception visuelle, dans des environnements où fiabilité, précision et robustesse sont critiques. Vous intégrerez et optimiserez les dernières avancées technologiques en Vision ou modèles multimodaux (VLM, VLA) afin de repousser les limites de la perception autonome dans l’aérospatial et la défense.

Les enjeux du poste

• Nous cherchons quelqu'un capable d'endosser le rôle de Tech lead sur certains projets et de proposer des solutions innovantes tout en restant pragmatique vis-à-vis des contraintes réelles.
• En tant que Senior Deep Learning Scientist, vos tâches seront organisées autour des missions suivantes.

• Conception des solutions IA :
• → Vous concevez les approches algorithmiques permettant de répondre aux besoins opérationnels des clients.
• → Vous êtes amené à travailler sur des problématiques telles que : détection d'objets, reconnaissance, classification, segmentation sémantique, suivi de cibles, fusion multi-capteurs, compréhension de scènes, IA multimodale, navigation autonome.
• → Vous évaluez différentes approches et identifiez les plus pertinentes selon les contraintes de la mission.

• Définition des architectures IA :
• → Vous êtes responsable des choix technologiques relatifs aux modèles d'IA.
• → Vous intervenez notamment sur les modèles IA classiques en Computer Vision, les Foundation Models, les VLM, les VLA, les architectures hybrides vision / géométrie, fusion multi-capteurs.

→ Vous devez être capable d'anticiper les limites et les risques associés à chaque approche.

• Analyse et valorisation des données :
• → Vous définissez les stratégies permettant d'exploiter efficacement les données disponibles.
• → Vous travaillez sur la qualification des jeux de données, la stratégie d'annotation, la génération de données synthétiques, l'active learning, la détection des biais, l'analyse des cas d'échec, l'amélioration continue des performances.
• → Vous êtes capable d'identifier rapidement lorsqu'un problème de performance provient davantage des données que de l'algorithme.

• Collaboration avec les ingénieurs Performance IA :
• → Vous travaillez étroitement avec les ingénieurs Performance IA pour respecter les contraintes imposées par le système embarqué. L'objectif est de converger vers des solutions optimales à la fois du point de vue scientifique et du point de vue système.

A propos de vous

→ Vous êtes titulaire d’un doctorat ou d’un diplôme d’ingénieur avec une forte composante en IA et disposez d’une expertise en Computer Vision et Deep Learning.

→ Vous justifiez d’au moins 6 ans d’expérience en IA appliquée aux systèmes de perception, idéalement dans des environnements industrialisés.

→ Vous maîtrisez les approches Deep Learning, Transformers, Representation Learning, Self-Supervised Learning et Multimodal AI.

→ Vous maîtrisez les principales techniques de Computer Vision : détection et tracking d’objets, segmentation et, idéalement, vision 3D.

→ Vous êtes familier avec les approches Data-Centric AI, notamment la construction de datasets, l’analyse d’erreurs, l’Active Learning et la Domain Adaptation.

→ Vous maîtrisez Python et PyTorch ; des compétences en C++ sont appréciées.

→ Vous êtes à l’aise avec l’expérimentation reproductible, l’évaluation des modèles et leur industrialisation.