Vision par ordinateur pour le tri robotisé en temps réel & MLOps
Waste Robotics | Récupération de matières revalorisables en temps réel| Région de Montréal ou de Trois-Rivières, Québec
À propos de Waste Robotics
Waste Robotics conçoit des robots de tri alimentés par l'IA qui redéfinissent la récupération de matières revalorisables à travers le monde. Nos systèmes de vision par ordinateur identifient et trient des objets à une cadence industrielle, au service de l'économie circulaire dans des installations réparties sur plusieurs continents. Ici, vos modèles ne restent pas en laboratoire : ils pilotent des bras robotiques en usine, dès la semaine suivant leur déploiement.
Rejoignez Waste Robotics pour transformer l'identification et le positionnement d'objets à haute vitesse en un tri robotisé fiable et performant, à travers quatre filières de récupération : matériaux de construction et démolition (CRD), sacs à code de couleur, matièresrecyclables et métaux à haute valeur. Vous ferez progresser la performance de détection de nos installations
Vos responsabilités
Détection en temps réel : entraîner, évaluer, comparer et livrer des modèles de détection et de segmentation (YOLO, DETR, Mask R-CNN); diagnostiquer les erreurs et rapporter des métriques complètes (précision, rappel, F1, AP/mAP, temps d’inférence).
MLOps & déploiement : inférence en temps réel, tests de parité entre environnements d’exécution, optimisation des hyperparamètres, optimisation de la latence/du débit, déploiements traçables et réversibles.
Généralisation multisites : développer des modèles robustes aux variations de convoyeurs, d'éclairage et de caméras; exploiter l’augmentation de données ciblée et l’apprentissage par transfert; minimiser le nombre de données nécessaires pour atteindre lesperformances pour un nouveau site.
Apprentissage actif : priorisation des images les plus informatives et contrôle qualité des pré-annotations générées par le modèle.
Imagerie industrielle : spécification et validation des caméras RGB-D, de l'optique et des conditions de mise en service.
Pipeline de production: maintenir un pipeline d'entraînement des modèles robuste et facile à supporter, tout en assurant une veille technologique sur l'architecture des modèles.
Profilrecherché
Expérience senior confirmée dans la prise en charge de solutions Python en production (conception, tests, mise en production, support).
Expérience industrielle en détection d'objets ou en segmentation d'instances, avec une rigueur d'évaluation allant au-delà d'une seule métrique phare.
Pratiques MLOps éprouvées et de l’expérience en déploiement avec PyTorch, ONNX, TensorRT ou équivalent.
Expérience avec l’adaptation de domaine, les données déséquilibrées ou l'apprentissage actif.
Atouts : imagerie industrielle (RGB-D, calibration, environnements difficiles), CUDA/profilage GPU, pipelines de données infonuagiques, plateformes de traçabilité des modèles.
Compétencesinterpersonnelles
Excellentes habiletés de communication et de collaboration au sein d'une équipe multidisciplinaire (IA, logiciel, matériel, opérations, experts du domaine).
Capacité à encadrer des pairs et à communiquer directement les compromis techniques, notamment lors des revues de code et de conception.
Autonomie dans l'organisation de son propre travail et bon jugement dans la gestion des priorités.
Esprit d'analyse : capacité à remettre en question des résultatsnoncomparables et à expliquer clairement les limites expérimentales.
Communication professionnelle en français et en anglais.
Localisation : vous devez actuellement résider dans la région de Montréal ou de Trois-Rivières, Québec. Le télétravail hors de ces régions et une intention de relocalisation future ne répondent pas à cette exigence.
Cequenousoffrons
Une vue complète sur la performance de tri robotisé, du capteur jusqu'au robot en production.
L'impact concret d'une technologie déployée dans plusieurs pays, au service de l'économie circulaire et l'environnement.
Congé payé le jour de votre anniversaire, assurances complètes (dentaire, PAE, télémédecine), activités d'équipe.
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