VIAPIX Systems, est une entreprise innovante spécialisée dans les systèmes de digitalisation des infrastructures au service de la Smart City et du Smart Transport.
Nous développons des solutions à forte valeur technologique dans les domaines de l'acquisition et du traitement d'images, de la fusion de données multi-capteurs et de l'intelligence artificielle appliquée à l'analyse automatique des infrastructures.
Nos solutions permettent de détecter, identifier, classifier et géolocaliser automatiquement les objets présents dans l'environnement afin d'accompagner nos clients dans leurs prises de décision dans des secteurs tels que le ferroviaire, le routier, les infrastructures de transport et le BTP.
CONTEXTE DU POSTE
VIAPIX Systems, spécialiste de l'inspection intelligente d'infrastructures, et le LabISEN (équipe Light Scatter Learning, experte en imagerie hyperspectrale et en intelligence artificielle appliquée à l'optique) recrutent un·e ingénieur·e doctorant·e dans le cadre d'une thèse CIFRE de trois ans. Le projet vise à concevoir un système d'intelligence artificielle pour la détection, l'analyse et la prédiction de la végétation ferroviaire par fusion d'images RGB, hyperspectrales et de données LiDAR, puis à le déployer dans une architecture SaaS de maintenance prédictive. Le ou la candidat·e retenu·e combinera la recherche en deep learning et le développement logiciel d'une plateforme industrielle réelle.
MISSIONS PRINCIPALES
• Deep learning multimodal : concevoir des architectures de fusion (RGB + hyperspectral + LiDAR) pour la détection et la classification de la végétation (CNN, Vision Transformers, segmentation 3D de type PointNet++).
• Modélisation prédictive : développer des modèles de prédiction temporelle (Temporal Fusion Transformer, LSTM) de la dynamique végétale et des défauts de géométrie, avec quantification d'incertitude.
• Architecture SaaS et déploiement : concevoir et développer la plateforme de scoring (API FastAPI, Docker / Kubernetes) et l'interface de visualisation web (React) intégrant l'explicabilité des modèles (XAI).
• MLOps : mettre en place les pipelines d'entraînement, de monitoring et de réentraînement continu des modèles en production (MLflow, CI/CD).
• Valorisation scientifique : publier dans des revues et conférences internationales et contribuer au transfert technologique vers VIAPIX Systems.
Formation et expérience
• Diplôme d'ingénieur·e ou Master 2 en informatique, génie logiciel ou traitement du signal.
• Expérience (stage ou projet) en développement logiciel et en intégration de solutions d'intelligence artificielle.
• Une première expérience en IA appliquée en environnement industriel est appréciée.
Compétences techniques indispensables
• Deep learning : PyTorch, CNN, Transformers.
• Programmation : Python, scikit-learn, NumPy, Pandas.
• Développement backend et API : FastAPI ou Spring Boot, REST APIs, Docker, CI/CD.
• Développement frontend : React ou Angular.
Compétences appréciées
• IA générative et LLMs (GPT-4o Vision, NLP, OCR), MLOps (MLflow), monitoring (Prometheus, Grafana).