Computer Vision Scientist in Paris

À propos de SkillCorner

Chez SkillCorner, nous transformons un seul flux vidéo de diffusion en données sportives riches, 100 % automatiquement. Nos algorithmes de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique détectent chaque joueur, le ballon et les arbitres, les localisent sur le terrain, les suivent image par image et reconnaissent qui est qui. Depuis 2016, nous sommes devenus un leader mondial dans notre domaine. Nous couvrons plus de 150 compétitions masculines et féminines, détenons plus de 100 milliards de points de données sur plus de 100 000 joueurs professionnels, et sommes dignes de confiance pour plus de 350 équipes de football, de basketball et de football américain.

Nous sommes une équipe d'environ 150 personnes à travers le monde, avec notre équipe technique principalement basée à Paris. L'équipe de vision par ordinateur, forte de 16 personnes, est au cœur de notre mission : elle utilise des techniques de pointe en apprentissage profond pour fournir des données de suivi précises et de haute qualité, à grande échelle et en production.

Le rôle

Nous recherchons un scientifique en vision par ordinateur pour rejoindre notre équipe de vision par ordinateur. Vous apporterez une solide expérience en apprentissage profond appliqué à la vision par ordinateur aux modèles qui alimentent nos données de suivi, de la détection et du suivi à la ré-identification et à la reconnaissance. Vous serez responsable de modèles clés : conception et formation d'architectures, construction de pipelines de formation et d'évaluation, et amélioration des performances à un niveau de qualité de production.

Vous travaillerez avec des outils tels que PyTorch/TensorFlow, OpenCV et des architectures d'apprentissage profond (CNN, Transformers, etc.). Vous prendrez des décisions techniques ayant un impact réel et contribuerez à élever les normes de recherche et d'ingénierie de l'équipe. Ce rôle se situe à l'intersection de la recherche appliquée et de la production. Votre travail passera de l'expérimentation au déploiement en direct, utilisé par des équipes sportives professionnelles et des organisations du monde entier.

Ce que vous ferez :

• Concevoir, former et optimiser des modèles d'apprentissage profond pour la détection, le suivi, la ré-identification et la reconnaissance.
• Posséder des composants clés de notre pipeline de suivi, des données et de la formation à l'évaluation et au déploiement.
• Prendre et défendre des décisions techniques, fondées sur une compréhension solide de la théorie derrière les modèles que vous construisez.
• Surveiller l'état de l'art, analyser les performances des modèles et transformer de nouvelles idées en améliorations concrètes.
• Établir les métriques et les outils qui mesurent la qualité du suivi, et conduire une amélioration continue d'une version à l'autre.
• Intégrer des algorithmes de recherche dans notre pipeline de production AWS et maintenir des performances stables lorsque de nouveaux modèles sont mis en ligne.
• Élever le niveau des pratiques d'ingénierie et de recherche : revues de code, tests, expériences reproductibles et documentation.
• Travailler avec les équipes Produit, Ingénierie et Opérations pour transformer les besoins des clients en améliorations concrètes du suivi.

Qualifications :

• Un diplôme de maîtrise ou un doctorat en ingénierie, informatique, mathématiques ou un domaine connexe, avec une solide formation en mathématiques.
• Environ 3 ans d'expérience pratique en vision par ordinateur avec apprentissage profond, dans un environnement de production (les diplômés récents exceptionnels sont également les bienvenus).
• Une réelle expérience en vision par ordinateur, pas seulement en apprentissage profond en général.
• Expérience dans la formation de vos propres modèles et une compréhension approfondie de leur fonctionnement, idéalement en ayant modifié des architectures existantes plutôt qu'en réutilisant uniquement des modèles pré-entraînés.
• Expérience avérée avec des pipelines de détection, de suivi ou de reconnaissance, pas seulement des prototypes de recherche.
• Solides compétences en Python pour ML : code propre, testé, déployable, avec PyTorch ou TensorFlow et OpenCV.
• Capacité à prendre des décisions techniques de manière autonome et à expliquer vos choix.
• Rigueur, communication concise, curiosité, autonomie et créativité.
• Un intérêt sincère pour le sport.
• Excellentes compétences en communication en anglais.
• Atout : le français est un plus, car l'équipe parle français.
• Expérience avec la vidéo, la détection d'objets et le suivi multi-objets.
• Expérience avec les réseaux de neurones graphiques (GNN).
• Expérience avec la calibration de caméra, l'estimation de l'homographie ou la géométrie 3D.
• Expérience pratique avec les workflows AWS et Docker.
• Expérience dans l'exécution de pipelines ML à grande échelle dans le cloud (inférence GPU, traitement par lots).
• Publications dans des conférences de vision par ordinateur ou d'apprentissage automatique de premier plan (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS).

Pourquoi nous rejoindre :

• Impact réel : votre travail est mis en production et utilisé par plus de 350 équipes professionnelles dans le monde entier.
• Problèmes difficiles et passionnants : vision par ordinateur à la pointe de la technologie sur de vraies vidéos de diffusion, à grande échelle.
• Propriété : possédez des modèles clés et façonnez l'évolution de notre technologie de suivi.
• Une grande équipe : des personnes passionnées à la croisée de l'IA et du sport, avec une équipe technique au cœur de Paris.