Machine Learning Research Engineer – Visual Navigation

À propos de nous

Harmattan AI est un leader de la défense de nouvelle génération construisant des systèmes de défense autonomes et évolutifs. Suite à la clôture d'une série B de 200M$, valorisant l'entreprise à 1,4 billion$, nous élargissons nos équipes et nos capacités pour fournir des systèmes critiques aux forces alliées.

Notre travail est guidé par des valeurs claires : construire des technologies ayant un impact réel, rechercher l'excellence dans tout ce que nous faisons, fixer des objectifs ambitieux et relever les défis techniques les plus difficiles. Nous opérons dans un environnement exigeant où la rigueur, la responsabilité et l'exécution sont attendues.

En tant que ML Research Engineer au sein de l'équipe Visual Navigation, vous vous joindrez à nous à un stade précoce pour influencer fortement notre direction technique. Opérant depuis Paris, Lausanne ou Zurich, vous vous concentrerez sur le développement de modèles de Machine Learning pour permettre à nos drones de naviguer sur le champ de bataille, avec des responsabilités allant de la curation des données et la définition de l'architecture des modèles à l'inférence embarquée sur nos drones.

Responsabilités

• Développement d'algorithmes DL : Concevoir des modèles de deep learning pour analyser l'environnement d'un drone via de multiples modalités et permettre sa localisation dans le temps et l'espace.
• Optimisation de l'Edge AI : Intégrer des modèles sur des plateformes hétérogènes avec une puissance de calcul partagée limitée. Optimiser les compromis entre la vitesse et la précision du modèle pour minimiser la latence du pipeline.
• Collaboration inter-équipes : Collaborer avec les équipes VIO, Navigation et Embedded Software pour construire un pipeline de localisation robuste et en temps réel, en communiquant clairement les compromis aux parties prenantes.
• Recherche & Innovation : Rester à l'avant-garde absolue des tendances scientifiques en Deep Learning pour introduire des méthodologies de pointe à l'équipe.
• Gestion de pipeline & MLOps : Construire, modifier considérablement et gérer les pipelines d'entraînement, d'évaluation et de MLOps tout en garantissant la reproductibilité, un logging robuste et le contrôle de version.
• Validation & Tests sur le terrain : Participer activement à des tests de vol en conditions réelles. Analyser les défaillances sur le terrain pour itérer et améliorer continuellement les modèles déployés.

Profil du candidat

• Formation académique : Solide dossier académique avec un diplôme en STEM (ex : Informatique, Machine Learning, Robotique, Mathématiques).
• Expertise en Deep Learning & Computer Vision : Expérience avérée dans la recherche et la mise en produit de modèles de Deep Learning pour la Computer Vision dans l'industrie (Drones, Robotique, Véhicules autonomes, etc.)
• Compétence technique : Maîtrise de Python et des frameworks DL (PyTorch/Lightning). Expérience avec le MLOps et l'optimisation du déploiement en périphérie (edge).

Attributs professionnels :

• Hautement structuré, analytique et orienté recherche.
• Excellent communicateur capable de traduire des benchmarks algorithmiques complexes pour les utilisateurs finaux et les parties prenantes.
• S'épanouit dans un environnement au rythme rapide avec une mentalité pratique et « aucune tâche n'est trop petite ».
• Engagement : Dévouement à 100 % à la mission, à la vision et aux plans de croissance de Harmattan AI, prêt à se dépasser pour l'excellence opérationnelle.

Nous avons hâte de savoir comment vous pouvez aider à façonner l'avenir des systèmes de défense autonomes chez Harmattan AI.