Software Engineer - Image processing

Chez Destinus, nous sommes à la pointe de l'innovation européenne en matière d'aérospatiale et de défense, spécialisés dans les systèmes de vol autonomes basés sur l'IA et les moteurs à turbine avancés. Nos technologies révolutionnaires offrent une efficacité et des performances inégalées, établissant de nouvelles normes en matière de vol supersonique et hypersonique. Nous menons la prochaine génération d'innovations de défense éprouvées au combat et de systèmes de propulsion révolutionnaires, intégrant les technologies turbojet et ramjet pour les futurs véhicules hypersoniques propulsés par l'hydrogène.

En tant qu'ingénieur logiciel en traitement d'image chez Destinus, vous contribuerez au développement de réseaux neuronaux de reconnaissance d'image de pointe. Votre rôle consistera à créer des logiciels pour l'entraînement à la synthèse et à l'analyse d'images, en utilisant divers arrière-plans et objets ciblés. Ces images faciliteront la coordination du vol des drones avec des objets à courte distance.

• Collaborer avec l'équipe pour développer et implémenter des logiciels de traitement d'image avec des réseaux neuronaux adaptés aux ordinateurs embarqués.
• Aider à sélectionner et échantillonner des arrière-plans et des images d'objets isolés pour assurer la cohérence et la qualité des fins de formation.
• Générer des images d'entraînement synthétiques en utilisant des arrière-plans et des objets cibles divers.
• Développer et déboguer des algorithmes pour définir les coordonnées des objets en mouvement à travers différents arrière-plans.
• Déboguer des logiciels embarqués en utilisant des données synthétiques, puis évaluer la performance lors de tests en conditions réelles.
• Optimiser les architectures de réseaux neuronaux et les hyperparamètres pour améliorer les performances et l'efficacité.
• Évaluer, valider et ajuster la performance des modèles grâce aux tests et à l'analyse.
• Rester informé des dernières avancées en matière de reconnaissance d'image et de techniques d'apprentissage automatique.

• Diplôme de licence en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans un domaine connexe. Un diplôme de master ou un doctorat est un plus.
• Expérience avérée dans le développement et l'implémentation de réseaux neuronaux de traitement et de reconnaissance d'image en utilisant des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch ou Keras, et des plateformes comme RaspberryPi 4 et/ou Jetson.
• Maîtrise de langages de programmation tels que C++ et/ou Python, avec une expérience des bibliothèques de manipulation et d'analyse de données (par exemple, NumPy, Pandas).
• Familiarité avec les systèmes de contrôle de version (par exemple, Git) et les flux de travail de développement collaboratif.
• Expertise dans les techniques et outils de traitement d'image pour le pré-traitement et la manipulation d'images, y compris l'expérience des bibliothèques comme OpenCV et V4L2.
• Expérience dans la génération de données de formation synthétiques et les techniques de préparation de données.
• Forte compréhension des concepts et techniques d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) et de l'apprentissage profond.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler efficacement en équipe.
• Excellentes compétences en communication en anglais, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques complexes à des ingénieurs de diverses disciplines.
• Capacité démontrée à rester à jour avec les dernières recherches et développements en matière de reconnaissance d'image et d'apprentissage automatique.

Destinus est un employeur offrant l'égalité des chances. Nous valorisons la diversité dans notre entreprise et nos équipes et ne discriminons pas en fonction de l'âge, de la race, de la religion, de la couleur, du pays d'origine, du genre, de l'orientation sexuelle ou du statut de handicap.

À propos de Destinus : Leader européen des innovations aérospatiales et de défense avec des technologies de pointe en matière d'IA et de propulsion.