En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et entraîner des modèles de deep learning pour automatiser la production d'animation 3D.
- Entreprise: Société innovante spécialisée dans les médias pour enfants avec une équipe tech dynamique.
- Avantages: Environnement stimulant, opportunités de publication et partage de connaissances.
- Autres infos: Travail collaboratif avec des équipes engineering et produit, croissance professionnelle assurée.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe de recherche passionnée et impactez l'avenir de l'animation 3D.
- Qualifications: Doctorat en Computer Vision ou domaines similaires, maîtrise de Python et PyTorch.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Société de production de médias pour enfants existant depuis 4 ans. Elle gère en interne l’intégralité de la chaîne de valeur : le développement, la fabrication et la distribution des contenus. 75 personnes - 15 au sein des équipes Tech.
Vous rejoignez l’équipe de recherche pour piloter, de bout en bout, des axes de recherche sur leur stack de modèles propriétaires. De la revue de littérature à la conclusion documentée, en passant par la formulation d'hypothèses, la conception de méthodes, l'implémentation (en lien avec les ML Engineers) et l'évaluation, y compris savoir arrêter une direction qui ne mène nulle part.
Les principales missions :
- Concevoir et entraîner des modèles de deep learning au service de l'automatisation de la production d'animation 3D stylisée : embedding et retrieval de poses, généralisation multi-personnages, in-betweening de mouvement, sketch-to-pose, augmentation de poses et synthèse de datasets (MAP-Elites, PoseScript, etc.)
- Mener une expérimentation rigoureuse : recherche d'hyperparamètres et ablations, évaluation quantitative et qualitative, runs tracés sous MLflow, analyses écrites structurées et honnêtes dans Notion, lisibles aussi bien par les chercheurs que par les équipes engineering et produit
- Construire de la crédibilité scientifique et du savoir partagé : publication et présentation de travaux (SIGGRAPH), veille sur les datasets et méthodes externes, partage régulier des résultats avec les équipes engineering et produit
Profil recherché : Docteur ou équivalent en Computer Vision, Graphics ou modélisation générative, vous avez une solide maîtrise de l'apprentissage par représentation/contrastif et des modèles de séquences, avec une intuition fine du comportement des mètres.
Compétences requises :
- Python/PyTorch
- MLflow & DVC
- Autonomie et curiosité sur les métiers de production 3D
Compétences appréciées :
- Maîtrise de l'animation 3D et de l'infographie
Deep Learning Research Scientist in Paris employeur : Caraz
Rejoindre notre entreprise en tant que Lead QA Engineer F/H, c'est intégrer une équipe dynamique au sein d'une société reconnue pour son expertise en télésurveillance des biens. Nous offrons un environnement de travail collaboratif et centré sur le client, avec des opportunités de développement professionnel et une culture d'innovation. De plus, notre certification 'Great Place to Work' témoigne de notre engagement envers le bien-être de nos employés et la qualité de vie au travail.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Deep Learning Research Scientist in Paris
✨Construire ton réseau tech
Connecte-toi avec des professionnels de l'ingénierie et du développement logiciel via des meetups tech ou des conférences comme DevFest. C'est un excellent moyen d'apprendre sur les dernières tendances et de te faire connaître dans le milieu.
✨Contribuer à des projets open-source
Montre tes compétences en rejoignant des projets open-source sur GitHub. Non seulement cela renforce ton portfolio, mais ça te permet également de collaborer avec d'autres développeurs et de bâtir ta réputation dans le monde tech.
✨Préparer un excellent entretien
Pour décrocher un emploi à plein temps, il est crucial de préparer des réponses aux questions techniques et comportementales. Fais des simulations d'entretiens avec des amis ou en utilisant des plateformes dédiées pour te sentir plus à l'aise.
✨Postuler sur notre site
N'oublie pas de consulter notre site pour des opportunités chez Caraz. Postuler directement peut te donner un accès privilégié à nos offres et montrer ton intérêt spécifique pour notre entreprise. Allez, fonce !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Deep Learning Research Scientist in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Démarre avec un CV percutant:Pour un poste d'ingénieur en développement logiciel, mets en avant tes compétences techniques comme les langages de programmation que tu maîtrises. N'hésite pas à inclure les projets sur lesquels tu as travaillé, surtout ceux qui montrent ton impact dans des situations concrètes. Les employeurs adorent voir ce que tu es capable de créer !
Valorise tes projets personnels:Si tu as des projets personnels ou des contributions sur GitHub, assure-toi de les inclure dans ta candidature. Cela te permet de montrer non seulement tes compétences techniques, mais aussi ta passion et ton engagement pour le développement logiciel. C'est un excellent moyen de te démarquer des autres candidats !
Personnalise ta lettre de motivation:Prends le temps de personnaliser ta lettre de motivation pour Caraz. Explique pourquoi tu es attiré par cette entreprise et comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins. C'est l'occasion de montrer un côté plus humain de ta candidature et d'expliquer ce qui te motive !
Soigne la mise en page:Une mise en page claire et concise est cruciale pour les candidatures dans le domaine de l'ingénierie logicielle. Utilise des sous-titres et des listes pour rendre ton CV et ta lettre plus facile à lire. Cela montre aussi que tu as un sens de l'organisation, ce qui est super important dans notre domaine !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Caraz
✨Maîtrise des Outils de Développement
Assure-toi d'être à l'aise avec les outils et les langages de programmation que privilégie Caraz. Par exemple, si tu sais qu'ils utilisent beaucoup Java ou Python, revisite tes concepts clés et sois prêt à discuter de tes projets antérieurs qui mettent en avant ces compétences.
✨Prépare des Exemples de Projets Concrets
Rassemble des exemples concrets de projets sur lesquels tu as travaillé, surtout ceux qui mettent en avant des défis techniques. Sois prêt à expliquer tes choix, tes erreurs et comment tu as résolu des problèmes - cela montre ton process de réflexion et ta capacité à apprendre.
✨Sois Prêt pour des Tests Techniques
Il est fréquent d'avoir des tests techniques lors des entretiens dans l’ingénierie logicielle. Prépare-toi à résoudre des problèmes de codage en direct. Pratique sur des plateformes comme LeetCode ou HackerRank pour rester affûté et confortable face à la pression.
✨Montre Ton Intérêt pour l’Innovation
Dans le cadre d'un poste à temps plein, les employeurs cherchent des passionnés qui se tiennent à jour avec les dernières tendances technologiques. N’hésite pas à parler de tes lectures récentes, de conférences auxquels tu as assisté ou même de projets open-source que tu pourrais avoir suivis ou rejoints.
