{"id":3168518,"url":"https://alion.io/job/storm-computer-vision-engineer-hf-2","title":"Computer Vision Engineer – H/F","company":{"id":3908479,"name":"Storm Group","domain":"storm-group.fr","url":"https://alion.io/company/storm-5","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Welcome to the Jungle","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":"freelance","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Paris, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":48000,"max":55000,"currency":"EUR","period":"year","gross":null,"usd_annual":61620},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon S3","optional":false},{"name":"Computer Vision","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Hugging Face","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"Multimodal AI","optional":false},{"name":"OCR","optional":false},{"name":"OpenCV","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":false},{"name":"VLM","optional":false},{"name":"YOLO","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-23T15:00:10Z","employer_posted_date":null,"last_verified_at":"2026-10-23T15:00:10Z","board_verified":false,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":1},"description":"#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous !\nRévèle l’intelligence visuelle et orchestre la reconnaissance documentaire par les modèles multimodauxDans le cadre d’un programme stratégique de traitement automatisé de documents, notre partenaire recherche un(e) Computer Vision Engineer confirmé(e). Ton rôle sera technique et à forte valeur ajoutée : tu concevras, développeras et déploieras des modèles de vision par ordinateur, d’analyse d’images et de modèles multimodaux (Vision-Language Models) au sein d’un environnement sécurisé imposant de strictes exigences de confidentialité, de reproductibilité et de traçabilité.\nTon futur environnementTu évolueras au sein d’un pôle d’ingénierie IA et Computer Vision d’excellence, en lien direct avec les data scientists, les ingénieurs MLOps et les équipes métiers. Dans un cadre de recherche appliquée et d’industrialisation sur serveurs de calcul accéléré (GPU), tu travailleras sur des corpus documentaires massifs et hétérogènes. C’est le cadre parfait pour concevoir des chaînes de traitement d’images complexes, exploiter la puissance des VLMs de dernière génération et intégrer des algorithmes de pointe au sein d’architectures conteneurisées.\nTes missions clésTraitement d’Images & Modélisation Multimodale (Mode R&D & BUILD) :\nDévelopper des pipelines de prétraitement et d’analyse d’images avancés : redressement géométrique, binarisation adaptative, recalage et alignement de documents complexes (OpenCV, Python).\n\nConcevoir et entraîner des architectures de segmentation sémantique, de détection d’objets et d’extraction de zones d’intérêt (YOLO, PyTorch).\n\nMettre en œuvre et optimiser des solutions de reconnaissance optique et manuscrite de caractères (OCR / HTR).\n\nExplorer, évaluer et intégrer des modèles Vision-Language (VLM, écosystème Hugging Face) via des techniques de prompting multimodal et le fine-tuning de modèles open-weight.\n\nDéfinir des métriques d’évaluation sur mesure, caractériser les erreurs et implémenter des scores de confiance robustes pour la validation automatique.\n\nIndustrialisation, Qualité & Déploiement GPU (Mode RUN & MLOps) :\nIndustrialiser et conteneuriser les modèles de vision (Docker, Kubernetes) optimisés pour l’exécution sur infrastructures GPU et interconnectés avec du stockage objet (S3).\n\nAssurer le tracking des expérimentations, le versioning des poids et la reproductibilité des entraînements via MLflow et Git.\n\nAutomatiser les contrôles qualité continus et benchmarker les résultats obtenus face aux jeux de données de référence (ground truth).\n\nRestituer clairement les avancées algorithmiques et les gains de performance auprès des équipes techniques et des référents métiers.\n\nTon profilFormation : Diplôme d’Ingénieur, Bac+5 universitaire (Master 2) ou Doctorat (PhD) spécialisé en Computer Vision, Deep Learning, traitement d’images ou Machine Learning.\n\nExpérience : Tu justifies d’une expérience confirmée de 3 à 5 ans en vision par ordinateur et Deep Learning appliqué à l’image.\n\nExpertise Vision & Deep Learning Impérative :\nExcellente maîtrise de la programmation en Python et du framework PyTorch.\n\nParfaite maîtrise des bibliothèques de traitement d’images et de vision (OpenCV, YOLO, pandas).\n\nSolide expérience en technologies de reconnaissance de texte et d’écriture (OCR / HTR).\n\nPratique des modèles multimodaux (VLM), de l’écosystème Hugging Face et des méthodologies de fine-tuning.\n\nCulture d’Ingénierie & Infrastructure :\nMaîtrise des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) et de l’exploitation des cartes GPU.\n\nSuivi d’expérimentation avec MLflow, stockage objet (S3) et gestion de versions (Git).\n\nLangues : Anglais professionnel opérationnel.\n\nTes atoutsRigueur Scientifique et Sens du Détail : Approche méthodique indispensable pour concevoir des métriques d’évaluation fiables et garantir une traçabilité totale des traitements.\n\nExcellence du Code : Respect strict des standards de développement logiciel (modularité, tests, code propre et reproductible).\n\nPédagogie et Esprit de Synthèse : Capacité à expliquer clairement le fonctionnement des modèles et les choix de calibration auprès d’interlocuteurs non-experts.\n\nNos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%.\n\nTickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour).\n\nAccès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être).\n\nContrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan.\n\nFormation continue : Accès à Udemy Business.\n\nPrime de cooptation, prime d’intéressement et de participation.\n\nDeux à trois jours de télétravail par semaine.\n\n5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions.\n\nMissions Stratégiques : Interviens sur des projets d’envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise.\n\nSuivi Dédié : Bénéficie d’un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue.\n\nExcellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d’un écosystème exigeant.\n\nPerformance Durable : Évolue dans un cadre où l’exigence métier respecte ton équilibre de vie.\n\nStorm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. 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