Ingénieur computer vision - Analyses d'images Clinic (H/F)

This position is at SGS

The selection process will be fully managed by SGS.

--

## Description de l'entreprise SGS est le leader mondial de l'inspection, du contrôle, de l'analyse et de la certification. Reconnue comme la référence mondiale en termes de qualité et d'intégrité, SGS emploie 95 000 collaborateurs, et exploite un réseau de plus de 2400 bureaux et laboratoires à travers le monde. En France, SGS compte aujourd’hui 3000 personnes réparties dans plus de 120 bureaux et centres de contrôles, et 34 laboratoires. Nos services se déclinent tout au long des chaînes d’approvisionnement et concernent de nombreux secteurs tels que les produits agricoles et agro-alimentaires, la pharmacie, la cosmétique, les biens de consommation, les transports, l’énergie, la chimie, l’environnement, les services industriels… ## Description du poste Afin de renforcer notre équipe Innovation, nous recherchons un/une ingénieur(e) en Computer Vision. Vous travaillerez au sein de la cellule IA Visuelle et Robotisation (basée à Aix en provence) et aurait des interactions avec les autres équipes IA et IT du groupe SGS ainsi que nos experts métier. Vous travaillerez sur des applications de traitement d’image et IA dans le domaine de la cosmétique et dermatologie pour nos laboratoires spécialisés. L’environnement technologique sera très complet : Python, OpenCV, PyTorch, ONNX , CUDA, Edge computing, accès à des datas propriétaires de haute qualité. **Vous aurez pour principales missions :** **Analyser l’existant avec nos experts métier et groupe projet:** * Etudier les algorithmes de traitement d’images existants et proposer des améliorations * Participer aux choix techniques Traitement Image / IA des différents outils. * Recherche de l’état de l’art dans ces domaines. **Traitement d’image (OpenCV / SciPy)** * Concevoir des prétraitements : correction d’illumination, suppression de reflets, normalisation couleur (charte, color constancy), alignement/registration. * Développer des segmentation/mesures basées sur méthodes classiques : seuillages adaptatifs, morphologie, contours, Gabor/LBP, mesures de texture, détecteurs de points/pores, métriques d’uniformité/rougeurs… * Mettre au point des pipelines robustes et explicables, optimisés (CPU/GPU si besoin). **IA / Deep Learning (segmentation & génératif)** * Concevoir et entraîner des modèles de segmentation (ex. U-Net / DeepLab / Mask R-CNN selon cas d’usage) sur des régions d’intérêt, taches pigmentaires, rougeurs, zones brillantes, pores, rides, etc. * Mettre en place des stratégies de data augmentation (géométrique, photométrique) et GAN * Évaluer et améliorer les performances : métriques (IoU/Dice, precision/recall), calibration, analyse d’erreurs, robustesse par sous-groupes (phototypes, conditions d’acquisition…). **Industrialisation / Qualité /Collaboration** * Gérer des datasets d’entrainement, gestion des campagnes d’annotations avec nos experts métier et sous-traitants. Rédaction de guideline de labelling, review des annotations. * Créer des outils internes (scripts, dashboards, notebooks) et documenter (specs, rapports de validation). * Collaborer avec nos experts cosmetique / peau, dev logiciel, produit hardware ## Qualifications **Stack technique** * Python, NumPy, SciPy, OpenCV * Deep Learning : PyTorch * Detection/Segmentation/Gan : U-Net, Mask-RCNN, DCGAN, SRGAN * Outils data/ML : MLops Picsellia, AzureML, Git * Déploiement : CUDA, ONNX, Docker **Formation / expérience** * Bac+5 (ingénieur/Université) ou PhD en IA / Vision / Data Science * Expérience : 2-5ans * Réelle expérience dans le domaine attendue **Compétences techniques** * Très bonne maîtrise de **Python + PyTorch** * Solide compétence en traitement d’image « classique » * Solide compréhension : CNN/Transformers vision, losses, overfitting, augmentation **Soft skills** * Esprit d’équipe et travail collaboratif * Esprit produit : pragmatisme, impact, capacité à prioriser * Rigueur : reproductibilité, traçabilité, validation * Communication : vulgarisation, documentation, travail multi-métiers * Langue : FR + Anglais B2-C1 ## Informations complémentaires

--