Nous recherchons une personne passionnée par la vision numérique, l’intelligence artificielle appliquée et le développement de solutions logicielles concrètes. Vous avez envie de travailler sur des technologies de pointe, avec une équipe multidisciplinaire, dans un contexte où vos algorithmes ont un impact réel?

Ici, ton expertise contribue au développement d’outils de vision numérique, de pipelines d’acquisition et de traitement d’images, de modèles d’apprentissage automatique et de solutions robustes pour des environnements industriels variés.

Le poste peut être occupé en télétravail, en mode hybride ou en personne, à Québec ou à Saint-Jean-sur-Richelieu, selon votre préférence et les besoins des projets. Pour certains mandats, l’obtention d’une cote de sécurité pourrait être requise afin de répondre aux exigences de nos clients.

Vos défis au quotidien :

Vision numérique et IA appliquée : Concevoir, entraîner, tester et améliorer des modèles de détection, segmentation, classification ou mesure à partir d’images ou de flux vidéo. Données et pipelines : Mettre en place des processus de collecte, annotation, nettoyage, augmentation et validation de données d’images. Intégration logicielle : Intégrer les algorithmes dans des applications, interfaces ou systèmes existants avec les équipes de développement et d’ingénierie. Analyse et expérimentation : Évaluer la performance des modèles, comparer différentes approches techniques et documenter les choix retenus. Documentation et collaboration : Rédiger des rapports techniques clairs et participer à des projets en équipe multidisciplinaire. Qualité des livrables : Appliquer de bonnes pratiques en programmation, gestion des données, expérimentation et documentation.

Profil recherché :

Baccalauréat, maîtrise ou doctorat en génie logiciel, génie informatique, génie électrique, informatique, mathématiques appliquées, physique, statistique ou domaine pertinent. Environ 5 ans d’expérience en vision numérique, apprentissage automatique appliqué aux images ou traitement d’images. Expérience concrète avec Python et des bibliothèques comme OpenCV, PyTorch, Lightning, NumPy ou Pandas, l’utilisation de MLFlow et Min.IO pour gérer le cycle de vie des modèles et des données. Capacité à développer, tester et améliorer des modèles à partir de données réelles, parfois imparfaites ou bruitées. Compréhension des enjeux liés à l’acquisition d’images, l’éclairage, la calibration, la qualité des données et l’évaluation de performance. Bonnes capacités de rédaction en français et en anglais. L’anglais est requis pour lire de la documentation technique, collaborer avec certains clients et rédiger des documents techniques au besoin. Atouts : caméras industrielles, imagerie multispectrale ou infrarouge, déploiement de modèles, systèmes embarqués, cloud ou microservices.