Marvik
Marvik
Marvik est un cabinet de conseil en technologie spécialisé dans la transformation de l’intelligence artificielle en systèmes de production pour les entreprises. Son équipe intervient dans la stratégie IA, l’identification des opportunités, l’ingénierie des données, le développement de modèles, l’IA générative, les LLM, les agents IA, la vision par ordinateur, l’analyse prédictive, la robotique et l’automatisation. Marvik donne également accès à une expertise senior en IA et à un leadership fractionné, afin d’aider les organisations à développer des solutions évolutives pour des secteurs tels que le commerce de détail, le commerce électronique, la logistique, les technologies financières, l’industrie manufacturière, la santé, l’énergie et le secteur public.

Ingénieur·e en Machine Learning et Robotique, Simulation

Développez et validez des systèmes simulés de machine learning et de robotique pour des applications dans le monde physique chez Marvik. Travaillez sur la robotique, la perception, les données synthétiques et le développement de modèles, de l’expérimentation à la production.

Description

  • Développer et évaluer des solutions de machine learning et de robotique, des premières expérimentations jusqu’à l’intégration en production
  • Créer et exploiter des environnements de simulation pour tester des algorithmes, générer des données synthétiques et évaluer des systèmes
  • Construire des pipelines de données couvrant la collecte, le traitement, l’entraînement des modèles et l’évaluation
  • Connecter les modèles aux capteurs, aux plateformes logicielles et au matériel selon les besoins des projets
  • Planifier des expériences pour mesurer les performances, identifier les modes de défaillance et évaluer le transfert de la simulation au monde réel
  • Collaborer avec des ingénieurs, des chercheurs et des clients afin de transformer les exigences des projets en implémentations concrètes
  • Produire du code maintenable et des outils réutilisables tout en renforçant les pratiques d’ingénierie dans les différents projets

Exigences

  • Expérience professionnelle en ingénierie du machine learning, en robotique ou dans une discipline étroitement liée
  • Expérience pratique d’une plateforme de simulation telle que NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, MuJoCo, Gazebo, PyBullet ou un outil équivalent
  • Solides compétences en Python, associées à de bonnes pratiques d’ingénierie logicielle
  • Expérience dans le développement et l’évaluation de modèles de machine learning ou d’algorithmes de robotique, notamment en matière de méthodes de validation et de métriques de performance
  • Connaissances pratiques en modélisation des capteurs, transformations de coordonnées, cinématique, dynamique ou simulation fondée sur la physique
  • Aisance avec Linux et Git dans des processus de développement collaboratifs
  • Capacité à traiter des problèmes ouverts, à expliquer les compromis et à prendre en charge les travaux d’implémentation et de validation
  • Une expérience supplémentaire en vision par ordinateur, perception 3D ou apprentissage multimodal est un atout
  • Une expérience supplémentaire en génération de données synthétiques, randomisation du domaine ou évaluation sim-to-real est un atout
  • Une expérience supplémentaire en apprentissage par renforcement, apprentissage par imitation, planification de mouvements ou contrôle est un atout
  • Une expérience supplémentaire avec ROS ou ROS 2 et l’intégration de capteurs physiques ou de robots est un atout
  • Une expérience supplémentaire dans le déploiement de systèmes sur des appareils edge tels que NVIDIA Jetson est un atout
  • Une expérience supplémentaire avec C++, l’optimisation GPU, Docker ou les infrastructures cloud est un atout
  • Une expérience supplémentaire dans la transformation de prototypes en systèmes de production fiables est un atout

Avantages

  • Aucun détail explicite sur les avantages, les bénéfices ou la rémunération supplémentaire n’est fourni

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