Senior Ml & Cv Engineer — Real-Time Sports Segmentation
mtl.ai
Lieu :
Montréal QC, Canada (Hybride) |
Entreprise :
MTL.AI |
Impact :
Plus de 100 millions de téléspectateurs à l’échelle mondialeLa mission :
Développer des systèmes de segmentation sémantique en temps réel pour la diffusion d'événements sportifs majeurs à l'échelle mondiale.La pile technique :
Expertise avancée en Python, CUDA/GLSL, C++ et géométrie multi-vues.L'environnement :
Une culture axée sur la confiance, la productivité et l'excellence technique.Le profil idéal :
Un·e chercheur·se-ingénieur·e autonome qui valorise le perfectionnement minutieux et s'épanouit face à des défis complexes et stratégiques.La récompense :
Autonomie professionnelle, rémunération globale attractive et plan d'options d'achat d'actions (ESOP) au sein d'une entreprise technologique à fort impact.Chez MTL.AI, nous concevons la technologie sous-jacente qui alimente le marketing et la création graphique des plus grands événements sportifs en direct au monde. Notre travail est exécuté en temps réel et visionné par des centaines de millions de personnes à l'échelle globale. Dans cet environnement à haute visibilité, aucune erreur n'est permise. Nous recherchons un·e ingénieur·e senior qui comprend que l'excellence n'est pas un état figé, mais un processus d'amélioration continue.Philosophie fondamentale : Autonomie et rigueurL'autonomie et la flexibilité, tant dans les choix techniques que dans le cadre de travail, constituent le cœur de notre culture. Nous donnons à nos ingénieur·es une pleine responsabilité sur leur périmètre.Naviguer dans l'ambiguïté :
Vous saurez gérer l'incertitude, aussi bien dans la recherche scientifique que dans l'exécution opérationnelle.Excellence itérative :
La qualité en direct exige des tests poussés et continus. Nous recherchons des profils passionnés par l'optimisation rigoureuse de leurs modèles jusqu'à l'obtention d'une précision irréprochable.Souci du détail :
Les moindres imperfections dans les masques de segmentation ou la stabilité du suivi se trouvent démultipliées à l'écran. Vous accordez une attention naturelle aux finitions qui échappent souvent aux autres.Responsabilités ClésSegmentation sémantique en temps réel :
Concevoir et déployer des modèles de segmentation haute performance répondant à des contraintes de latence de l'ordre de la milliseconde.Recherche en apprentissage non supervisé :
Élaborer des solutions auto-supervisées novatrices pour des problématiques visuelles complexes où les données annotées sont rares ou très spécialisées.Développement algorithmique :
Implémenter des algorithmes de vision et de rendu graphique de pointe en C++ et CUDA, assurant le lien entre recherche théorique et code de production.Intelligence spatiale :
Exploiter la géométrie multi-vues et l'optimisation numérique pour intégrer de manière fluide des éléments graphiques 3D dans des flux vidéo en direct.Profil recherchéCréativité scientifique :
Capacité à concevoir des solutions originales lorsque les approches conventionnelles de l'industrie atteignent leurs limites.Autonomie et proactivité :
Capable de progresser sans feuille de route prédéfinie, vous êtes stimulé·e par la résolution du problème et structurez vos propres objectifs.Polyvalence théorique et pratique :
Tout aussi à l'aise dans la lecture d'articles de recherche récents que dans l'écriture de code bas niveau hautement optimisé.Maturité collaborative :
Esprit d'équipe affirmé et communication fluide, combinés à une grande indépendance d'exécution.Exigences TechniquesMaîtrise des systèmes :
Maîtrise professionnelle de C++ et Python.Calcul parallèle :
Expérience confirmée en programmation GPU (CUDA ou GLSL).Fondations mathématiques :
Solide expertise en géométrie multi-vues et en optimisation numérique.Déploiement :
Expérience concrète de mise en production de modèles d'apprentissage automatique ou de
deep learning
dans des environnements à haute performance.Atout :
Doctorat (Ph.D.) en informatique, mathématiques, physique ou domaine quantitatif équivalent.Rémunération et AvantagesAutonomie :
flexibilité dans la gestion des horaires et des congés.Capital :
Accès au plan d'options d'achat d'actions de l'entreprise.Culture :
Équipe restreinte d'experts travaillant dans un esprit de forte collaboration.Visibilité :
La satisfaction de voir vos algorithmes fonctionner en direct à la télévision pour les plus grandes organisations sportives mondiales.
#J-18808-Ljbffr
Montréal QC, Canada (Hybride) |
Entreprise :
MTL.AI |
Impact :
Plus de 100 millions de téléspectateurs à l’échelle mondialeLa mission :
Développer des systèmes de segmentation sémantique en temps réel pour la diffusion d'événements sportifs majeurs à l'échelle mondiale.La pile technique :
Expertise avancée en Python, CUDA/GLSL, C++ et géométrie multi-vues.L'environnement :
Une culture axée sur la confiance, la productivité et l'excellence technique.Le profil idéal :
Un·e chercheur·se-ingénieur·e autonome qui valorise le perfectionnement minutieux et s'épanouit face à des défis complexes et stratégiques.La récompense :
Autonomie professionnelle, rémunération globale attractive et plan d'options d'achat d'actions (ESOP) au sein d'une entreprise technologique à fort impact.Chez MTL.AI, nous concevons la technologie sous-jacente qui alimente le marketing et la création graphique des plus grands événements sportifs en direct au monde. Notre travail est exécuté en temps réel et visionné par des centaines de millions de personnes à l'échelle globale. Dans cet environnement à haute visibilité, aucune erreur n'est permise. Nous recherchons un·e ingénieur·e senior qui comprend que l'excellence n'est pas un état figé, mais un processus d'amélioration continue.Philosophie fondamentale : Autonomie et rigueurL'autonomie et la flexibilité, tant dans les choix techniques que dans le cadre de travail, constituent le cœur de notre culture. Nous donnons à nos ingénieur·es une pleine responsabilité sur leur périmètre.Naviguer dans l'ambiguïté :
Vous saurez gérer l'incertitude, aussi bien dans la recherche scientifique que dans l'exécution opérationnelle.Excellence itérative :
La qualité en direct exige des tests poussés et continus. Nous recherchons des profils passionnés par l'optimisation rigoureuse de leurs modèles jusqu'à l'obtention d'une précision irréprochable.Souci du détail :
Les moindres imperfections dans les masques de segmentation ou la stabilité du suivi se trouvent démultipliées à l'écran. Vous accordez une attention naturelle aux finitions qui échappent souvent aux autres.Responsabilités ClésSegmentation sémantique en temps réel :
Concevoir et déployer des modèles de segmentation haute performance répondant à des contraintes de latence de l'ordre de la milliseconde.Recherche en apprentissage non supervisé :
Élaborer des solutions auto-supervisées novatrices pour des problématiques visuelles complexes où les données annotées sont rares ou très spécialisées.Développement algorithmique :
Implémenter des algorithmes de vision et de rendu graphique de pointe en C++ et CUDA, assurant le lien entre recherche théorique et code de production.Intelligence spatiale :
Exploiter la géométrie multi-vues et l'optimisation numérique pour intégrer de manière fluide des éléments graphiques 3D dans des flux vidéo en direct.Profil recherchéCréativité scientifique :
Capacité à concevoir des solutions originales lorsque les approches conventionnelles de l'industrie atteignent leurs limites.Autonomie et proactivité :
Capable de progresser sans feuille de route prédéfinie, vous êtes stimulé·e par la résolution du problème et structurez vos propres objectifs.Polyvalence théorique et pratique :
Tout aussi à l'aise dans la lecture d'articles de recherche récents que dans l'écriture de code bas niveau hautement optimisé.Maturité collaborative :
Esprit d'équipe affirmé et communication fluide, combinés à une grande indépendance d'exécution.Exigences TechniquesMaîtrise des systèmes :
Maîtrise professionnelle de C++ et Python.Calcul parallèle :
Expérience confirmée en programmation GPU (CUDA ou GLSL).Fondations mathématiques :
Solide expertise en géométrie multi-vues et en optimisation numérique.Déploiement :
Expérience concrète de mise en production de modèles d'apprentissage automatique ou de
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dans des environnements à haute performance.Atout :
Doctorat (Ph.D.) en informatique, mathématiques, physique ou domaine quantitatif équivalent.Rémunération et AvantagesAutonomie :
flexibilité dans la gestion des horaires et des congés.Capital :
Accès au plan d'options d'achat d'actions de l'entreprise.Culture :
Équipe restreinte d'experts travaillant dans un esprit de forte collaboration.Visibilité :
La satisfaction de voir vos algorithmes fonctionner en direct à la télévision pour les plus grandes organisations sportives mondiales.
#J-18808-Ljbffr
Vacancy posted 2 hours ago
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