Founding Machine Learning Engineer | Computer Vision Robotique | 90-150K€ | Paris

LA SCALE-UP :

Startup deeptech soutenue par l'un des accélérateurs américains les plus réputés et par des fonds VC de premier plan. Sa mission : faire avancer l'IA incarnée (embodied AGI) grâce à des données et à de la recherche issues du monde réel. Elle produit les datasets qui servent à entraîner les modèles des labos de robotique les plus avancés et de grands acteurs de l'IA. L'équipe cœur est volontairement petite et avance au rythme de la Silicon Valley : chaque projet a un seul responsable et 1 à 3 indicateurs de réussite, tout le monde travaille avec des agents IA et l'accès aux modèles de pointe est illimité. Pourquoi j’ai sélectionné cette société ?

• Scale-up innovante avec un immense potentiel à l'international
• Solution avec un fort impact pour ses clients
• En pleine phase d'hyper-croissance
• Plusieurs clients conquis : le grattin du milieu, du très haut niveau
• Leur objectif ? Être LA référence mondiale à court terme

VOTRE MISSION :

Comme premier ML Engineer, tu prends en main tout le pipeline ML, de la capture vidéo multi-caméras jusqu'aux datasets livrés aux clients. La vision 3D et stéréo, le hand tracking et les systèmes de contrôle qualité automatisés sont entre tes mains, avec l'aide de modèles vision-langage pour évaluer les données. Les vidéos égocentriques passent aussi par toi : traitement, reconnaissance vocale, traduction et alignement temporel des capteurs. Côté infra, l'environnement AWS et les pipelines clients sont à construire et à faire tourner à grande échelle. Enfin, tu es l'interlocuteur technique des labos de robotique partenaires, ce qui demande de comprendre leurs besoins et d'adapter les données en conséquence. Ce que tu as déjà construit compte plus qu'un diplôme. Comme premier ML Engineer de l'équipe, tu prends en main tout le pipeline ML, de la capture vidéo multi-caméras jusqu'aux datasets livrés aux clients. Voici ce dont tu seras responsable :

• Vision 3D et stéréo sur les rigs de capture : systèmes multi-caméras RGB, RGB-D et IMU, calibration, profondeur stéréo et métrique, SLAM et trajectoires dans le repère monde, reconstruction 3D des scènes et des manipulations.
• Hand tracking : tracking synchronisé sur plusieurs caméras et annotation fine des manipulations, à grande échelle et selon les taxonomies exigeantes des clients. Les verdicts humains sont transformés en labels d'entraînement.
• Contrôle qualité traité comme un problème de ML : modèles vision-langage utilisés comme juges, seuils propres à chaque client, relecteurs humains là où les modèles échouent. Les jeux d'évaluation et les règles de confiance sont sous ta responsabilité.
• Pipelines clients sur AWS : extension des modules partagés, specs pour les nouveaux programmes, pilotage du débit et du coût par heure traitée.
• Vidéo égocentrique : narration multilingue, reconnaissance vocale, traduction, segmentation en chapitres et contrôle qualité selon les taxonomies clients.
• Relation technique avec les labos de robotique : définition des specs, choix des formats de livraison, création des premiers échantillons et boucle de feedback.
• À moyen terme : données tactiles et de téléopération, puis entraînement de robots sur les données propriétaires.

VOTRE PROFIL : FOUNDING ML ENGINEER

Expérience & expertise - 3 ans ou plus de ML appliqué en production (computer vision, vision 3D ou perception robotique). Une école d'ingénieur de premier plan est idéale, mais un parcours de builder exceptionnel compte autant. - Pratique de la vision 3D et stéréo : géométrie multi-vues, paramètres intrinsèques et extrinsèques, profondeur stéréo, SLAM ou VIO, reconstruction 3D - Modèles de CV entraînés et déployés en production : détection, tracking, estimation de pose et de la main, estimation de profondeur, reconnaissance d'actions - Infrastructure ML sur AWS : S3, instances GPU, Kubernetes, entraînement et inférence distribués, avec un vrai suivi du débit et des coûts - VLMs utilisés comme juges en production : accord entre plusieurs modèles, calibration face aux labels humains, fine-tuning et distillation - Bonne connaissance de la vidéo : codecs, timing des frames, alignement temporel entre capteurs - Compréhension de la façon dont le robot learning utilise les données : imitation learning, VLAs, téléopération - Présence active sur GitHub ou Hugging Face et veille régulière de la littérature - Pratique de l'ingénierie agentique : harnesses sur mesure, agents qui vérifient leur travail par des tests, des runs d'entraînement et des évaluations - Un plus : vision égocentrique, IMU, MCAP, ROS, world models, génération vidéo, robot foundation models, thèse appliquée ou publications en vision 3D ou robot learning Stack technique :

• Entraînement & inférence : PyTorch, CUDA, entraînement multi-GPU, inférence distribuée
• Géométrie multi-caméras : calibration intrinsèque et caméra-IMU, rectification fisheye, profondeur stéréo, SLAM, trajectoires dans le repère monde
• Données : vidéo HEVC multi-flux, IMU haute fréquence, synchronisation matérielle, livraison au format MCAP
• Serving de modèles : VLMs et modèles speech de pointe derrière une interface unifiée, juges open-weight servis avec vLLM, fine-tuning sur données propriétaires
• Cloud & infra : AWS (S3, instances GPU), Kubernetes, Postgres

LES MODALITÉS :

• Rémunération selon profil : 90-150 K
• Localisation : Paris (1 jour en présentiel par semaine ou bien une semaine par mois)

Processus de recrutement :

• Étude de la candidature, en commençant par tes profils GitHub et Hugging Face
• Échange technique avec un ML Engineer de l'équipe
• Exercice pratique sur des données réelles du pipeline, où l'équipe regarde surtout ta façon d'aborder le problème
• Échange final avec le fondateur et un ML Engineer
• Réponse sous 48 h après chaque étape

POUR EN SAVOIR PLUS : [email protected]

Créé en 2015, Data Recrutement est le cabinet de chasse du TOP500 du digital. Nous sélectionnons les meilleures opportunités Adtech, SaaS, e-commerce, Deeptech, Big Data, Fintech, HRtech, Greentech, Foodtech, … Notre équipe recrute les talents :

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