Stereolabs est la scaleup leader des solutions de vision 3D destinées aux domaines de la robotique et de l'industrie. Nos solutions reproduisent le fonctionnement de la vision humaine. Elles combinent computer vision 3D et deep learning pour permettre aux machines et espaces de percevoir le monde en 3D et d’interagir avec les personnes de façon intelligente.

Basée à Paris et San Francisco, Stereolabs est en forte croissance, avec des caméras 3D utilisées par plus de 50,000 développeurs dans le monde entier.

Mission

Stereolabs a conçu la ZED, une caméra intelligente capable de percevoir les objets dans l’espace et comprendre son environnement. Pour être toujours plus performant, Stereolabs développe des modèles de Deep Learning et algorithmes de computer vision de pointe afin d'améliorer les capacités de perception et de prise de décision des machines qui utilisent la ZED dans des environnements variés, en intérieur et extérieur.

En rejoignant Stereolabs, vous ferez partie d'une équipe parmi les plus avancées au monde dans le domaine de la perception 3D. Vous aurez l'opportunité de contribuerez activement au développement de solutions de perception et de compréhension de l'environnement des robots et machines de demain.

Vos missions:

• Suivre l'état de l'art, implémenter et entraîner des réseaux et algorithmes de perception, de reconstruction 3D et de compréhension sémantique de l'environnement.
• Créer et analyser les données nécessaires à l’entraînement et l’évaluation, notamment en utilisant des outils de simulation photo-réaliste.
• Optimiser les datas, architecture et feature backbones pour créer des réseaux généralistes aussi performants que des réseaux spécialistes.
• Accélérer les pipelines de training et d'augmentation.
• Contribuer à une intégration complète de vos solutions en production.

• Vous êtes diplômé.e d'une grande école d'ingénieur et/ou PhD dans les domaines de la vision par ordinateur ou du traitement d'images.
• Vous êtes à l'aise en Python. Des connaissances solides en C++ et TensorRT sont nécessaires. 
• Vous avez de très bonnes connaissances de l'état de l'art et des techniques d'entraînement de réseaux de neurones.
• Vous aimez suivre et évaluer les dernières avancées dans le domaine de l'IA.