Research Engineer / Deep Learning Engineer (Computer Vision)

À propos de nous

Nous proposons une solution d'authentification sécurisée et en temps réel utilisant des documents d'identité officiels et une simple analyse biométrique faciale. Notre technologie basée sur l'IA vérifie les pièces d'identité de plus de 120 pays avec une précision de 99,9 %, confirme la propriété du document et garantit la détection du vivant (liveness) — le tout sans jamais stocker de données personnelles. Grâce à notre technologie brevetée, les utilisateurs bénéficient d'une identité numérique réutilisable et d'un accès continu à des justificatifs vérifiables.

Notre mission est de transformer l'authentification pour la rendre fluide, fiable et intuitive.

Fondée au sein d'un incubateur parisien de premier plan par une ingénieure financière (9+ ans d'expérience en risques réglementaires) et une docteure (PhD) en computer vision (ayant travaillé au sein du laboratoire d'innovation d'un leader mondial de la tech), notre startup allie une expertise pointue en sécurité, IA et identité numérique.

Description du poste

En tant que membre senior de l'équipe R&D, vous concevrez, entraînerez, optimiserez et déployerez des modèles de deep learning pour nos produits phares : Vérification de documents, Authentification faciale, Détection du vivant (Liveness) et Détection de la fraude.

Vous travaillerez sur des problématiques complexes de vision par ordinateur impliquant des images, des vidéos et des séquences temporelles dans des environnements fortement confrontés à la fraude (adversariaux).

Vos missions :

• Conception et implémentation de modèles avancés de computer vision, avec un focus sur :
• Exploration de l'état de l'art : Expérimenter avec des architectures de pointe :
• Cycle de recherche de bout en bout : Prendre en charge l'ensemble du processus (veille scientifique, prototypage, expérimentation, évaluation sur des datasets à grande échelle et mise en production avec les équipes d'ingénierie).
• Collaboration transverse : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Risque, Fraude et Engineering pour transformer la recherche en solutions concrètes en production.
• Contribution à la culture scientifique : Participer à l'animation technologique (présentation d'articles, partage de connaissances, mentorat des ingénieurs ML juniors et stagiaires, participation éventuelle à des benchmarks ou publications).

Profil recherché

Qualifications requises :

• Expérience : Minimum 4 ans d'expérience en deep learning appliqué à la vision par ordinateur, dont une partie significative dans un environnement de production (startup, scale-up, laboratoire industriel, etc.).
• Stack technique : Excellente maîtrise de Python et PyTorch (ou équivalent).
• Entraînement à grande échelle : Expérience concrète avec des volumes de données importants, des techniques d'augmentation de données et des processus de validation rigoureux.
• Compétences métiers : Expérience solide dans au moins l'un de ces domaines :
• Bases théoriques : Solides compétences en statistiques, optimisation et apprentissage supervisé / auto-supervisé, ainsi qu'une excellente capacité à décrypter la littérature scientifique (ICCV, CVPR, NeurIPS, etc.).
• Contraintes de production : Expérience pratique des contraintes du monde réel (latence, robustesse, ressources matérielles, sécurité et confidentialité).

Les plus :

• Expérience dans la fraude documentaire, le KYC (Know Your Customer), la cybersécurité ou l'identité numérique.
• Connaissances en MLOps (déploiement de modèles, monitoring, CI/CD, serving sur GPU/CPU).
• Participation à des benchmarks publics ou des publications (arXiv, workshops, conférences).
• Langues : Anglais courant indispensable (contexte international) ; la maîtrise professionnelle du français est un atout.

Informations complémentaires

• Type de contrat : CDI (Temps plein)
• Lieu : Paris (Métro Cadet / Hybride avec télétravail ponctuel autorisé)
• Niveau d'études : Master ou Doctorat (PhD)
• Expérience : > 4 ans