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    Ingénieur Vision & Déploiement de Modèles
    Haldorix
    casablanca

    Nous recherchons un ingénieur vision par ordinateur et déploiement de modèles pour rejoindre Haldorix, un studio de startups qui transforme les défis opérationnels en opportunités business. Vous développerez un système de vision en temps réel pour surveiller la productivité sur les lignes de production textile. Vous optimiserez et déploierez des modèles deep learning via ONNX et TensorRT, gérerez les pipelines d’annotation avec CVAT, effectuerez des benchmarks GPU et assurerez la validation sur le terrain. Vous collaborerez avec des ingénieurs CV, backend et QA pour intégrer les flux d’inférence et documenter les performances. Ce poste hybride à Casablanca requiert 3 à 5 ans d’expérience, maîtrise du Python, du GPU et des outils de conteneurisation.

    Aujourd'hui
    Ingénieur Recherche P2P Machine Learning
    Mohammed VI Polytechnic University
    marrakech
    Présentiel

    Ingénieur de Recherche spécialisé en apprentissage machine peer‑to‑peer (P2P) pour la plateforme MLab de l’Université Mohammed VI Polytechnique. Le poste, basé à Benguerir, requiert 3 à 5 ans d’expérience, un Bac+5 minimum, et une forte autonomie. Vous développerez une application React Native intégrant ONNX Runtime, optimiserez les performances sur mobile et assurerez la communication P2P entre appareils. Le contrat est un CDD de 6 mois, avec possibilité de prolongation, et le travail est en présentiel.

    Publié il y a 152 jours
    Ingénieur Recherche P2P Machine Learning
    Mohammed VI Polytechnic University
    marrakech
    Présentiel

    Ingénieur de Recherche spécialisé en apprentissage machine peer‑to‑peer (P2P) basé à Benguerir. Vous développerez une plateforme mobile robuste (React Native + C++ ONNX Runtime) pour entraîner des modèles sur des appareils hétérogènes. Vous optimiserez la latence, la mémoire et la consommation énergétique tout en assurant la sécurité et la fiabilité des builds. Vous collaborerez avec une équipe de recherche pour améliorer les performances et la scalabilité de l’écosystème MLab.

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