Descriptif du poste: Dans le cadre de l'industrialisation d'une borne automatique grand public intégrant un scanner optique propriétaire, nous recherchons un(e) Ingénieur (e) en Vision par Ordinateur. Votre objectif est de fiabiliser l'algorithme actuel de reconnaissance de formes et de matching géométrique à partir des images capturées par nos capteurs embarqués. Vous intervenez sur l'ensemble du pipeline IA pour adapter le logiciel à des conditions réelles dégradées (pièces usées, reflets, défauts de positionnement) sous de fortes contraintes de temps de traitement. Missions : * Optimisation Algorithmique : Auditer, critiquer et refondre le pipeline de traitement d'images existant (segmentation, extraction de contours, descripteurs de formes, template matching). * Pipeline IA & Robustesse : Structurer le dataset, mettre en place des stratégies d'annotation et de data augmentation pour immuniser l'algorithme contre les bruits physiques (pièces sales, rayées, variations de lumière). * Contraintes Embarquées (Edge) : Benchmarker les architectures selon le triptyque : Précision / Latence (FPS) / Consommation mémoire, et réduire la taille des modèles pour l'inférence sur matériel embarqué. * Intégration & Aide à la décision : Développer des API (FastAPI) pour coupler vos algorithmes à la machine, et définir des seuils de décision stricts (acceptation, nouvelle prise, rejet propre pour éviter tout faux positif critique). * Suivi R&D : Mettre en place les protocoles de tests, valider les métriques de confiance et documenter votre travail pour le transfert aux équipes logicielles. Profil recherché: Expertise Vision : Maîtrise parfaite du traitement d'images classique (OpenCV, segmentation, géométrie des contours) ET des approches par Deep Learning (CNN, YOLO, classification, autoencoders). Profil Orienté Performance : Sensibilité éprouvée aux contraintes de l'embarqué et de la vision industrielle (optimisation CPU/GPU, rapidité d'exécution, gestion de capteurs propriétaires). Stack Technique : Maîtrise avancée de Python (PyTorch, TensorFlow, numpy) et des architectures d'API. Mindset : Esprit analytique, rigueur scientifique et capacité à travailler en interface directe avec les ingénieurs Hardware.