Ingénieur(e) de recherche IA vision 3D et contrôle dimensionnel (CDD 24 mois)

À propos du poste

Rejoignez une institution d’excellence et d’innovation en tant qu’Ingénieur(e) de recherche en Intelligence Artificielle appliquée à la vision 3D et au contrôle dimensionnel industriel. Vous intégrerez le Centre Fayol de l’École des Mines de Saint‑Étienne, au sein d’une équipe pluridisciplinaire de plus de 80 personnes.

Missions principales

• Développer et adapter des algorithmes d’intelligence artificielle pour les données 3D et les nuages de points (segmentation géométrique, identification de surfaces, sélection de données pertinentes).
• Participer à la qualification des capteurs 3D, à la mise en place du banc d’essai expérimental et aux campagnes d’acquisition de données en conditions industrielles.
• Concevoir une chaîne hybride associant IA et méthodes géométriques analytiques afin d’atteindre une précision dimensionnelle inférieure à 20 µm.
• Intégrer et évaluer les modèles développés sur banc d’essai puis sur machines à commande numérique en production, en collaboration avec les partenaires du consortium.
• Rendre compte des travaux via rapports techniques, résultats expérimentaux, démonstrateurs fonctionnels et échanges réguliers avec les partenaires scientifiques et industriels.

Profil recherché

• Diplôme Bac+5 (école d’ingénieur ou master 2) en science des données, informatique, IA ou traitement d’image.
• Expérience de 1 à 3 ans dans l’intelligence artificielle appliquée, idéalement sur des projets de vision par ordinateur, segmentation ou détection d’anomalies.
• Compétences avérées en développement d’algorithmes IA/vision par ordinateur.
• Maîtrise du langage Python et des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, OpenCV.
• Expertise en apprentissage non supervisé ou auto‑supervisé et en détection d’anomalies.
• Bonne maîtrise de l’anglais technique (niveau B2 minimum).

Compétences requises

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• OpenCV
• Vision par ordinateur 3D
• Segmentation de nuages de points
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage auto‑supervisé
• Détection d’anomalies