États-Unis
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
CDIT
Ingénieur IA/ML
États-Unis
Loudoun County, Virginia, United States
PythonDocker
Traduction automatique. Consultez l’original.
Pourquoi CDIT
CDIT recherche un ingénieur en vision par ordinateur IA/ML de niveau intermédiaire pour soutenir l'équipe BEAGLE Agile Solution Factory (ASF) au service du U.S. Customs and Border Protection (CBP) en Virginie du Nord.
Vous intégrerez une cellule spécialisée de trois personnes dédiée à la vision par ordinateur, chargée de concevoir des modèles personnalisés de détection et de classification d'objets avec le framework YOLO. L'équipe traite des flux vidéo en mouvement complet (FMV), en direct et enregistrés, pour identifier automatiquement les routes, les véhicules, les personnes et les caractéristiques du terrain. Il s'agit d'un poste opérationnel : vous intégrerez des vidéos de production brutes dans un environnement d'entraînement sécurisé, organiserez des jeux de données, entraînerez et ajusterez des modèles, et déploierez des pipelines d'inférence haute performance.
CDIT place des professionnels qualifiés sur des programmes gouvernementaux axés sur des missions et les soutient tout au long de leur engagement. Ce poste offre un travail direct et pratique sur la vision par ordinateur appliquée à une mission fédérale de sécurité des frontières, au sein d'une équipe restreinte à fort impact.
CDIT est un employeur garantissant l'égalité des chances. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'origine nationale, de handicap ou de statut de vétéran protégé.
Responsabilités principales
- Entraînement et expérimentation de modèles : entraîner, affiner et évaluer des modèles de détection d'objets YOLO personnalisés sur des jeux de données propriétaires ; expérimenter avec les hyperparamètres, les augmentations et les tailles de modèles pour équilibrer vitesse et précision.
- Ingénierie et ingestion de données : traiter, nettoyer et formater les vidéos brutes enregistrées dans des environnements de production en jeux de données d'entraînement de haute qualité.
- Annotation et curation de jeux de données : gérer le cycle de vie de l'annotation, y compris l'étiquetage des images et des séquences vidéo, la vérification de la qualité des annotations et la génération de données synthétiques si nécessaire.
- Développement de pipelines d'inférence : rédiger des scripts Python qui analysent les images vidéo, les transmettent aux moteurs d'inférence et exportent des données de prédiction structurées (JSON/Protobuf) pour les objets détectés.
- Évaluation des modèles : produire des rapports de performance, des matrices de confusion et des courbes précision-rappel pour identifier les angles morts des modèles et favoriser une amélioration continue.
- Livraison Agile : collaborer avec le responsable IA/ML senior, les ingénieurs vidéo et les développeurs dans un environnement Agile/Scrum pour livrer du code prêt pour la production lors de sprints courts.
Qualifications requises
- Licence (B.S.) en informatique, science des données, génie logiciel ou discipline connexe.
- 5 ans et plus d'expérience en génie logiciel ou en science des données, dont 2 ans et plus d'expérience pratique dans la création et l'entraînement de modèles de vision par ordinateur.
- Programmation en Python avec les bibliothèques ML fondamentales (NumPy, Pandas, Scikit-Learn).
- Expérience pratique de l'entraînement de réseaux de neurones avec PyTorch ou TensorFlow.
- Expérience de la mise en œuvre de YOLO (par exemple, YOLOv8/v9) pour la détection, la segmentation ou la classification d'objets.
- Expérience en traitement d'images et de vidéos avec OpenCV ou FFmpeg.
- Curation et formatage de données, avec une expérience de l'utilisation de plateformes d'annotation telles que CVAT ou LabelImg.
- Contrôle de version Git et collaboration sur des bases de code partagées.
- Solides compétences analytiques axées sur l'analyse comparative des performances des modèles (mAP, FPS, latence d'inférence).
- Disponibilité pour travailler sur site 2 à 3 jours par semaine à Ashburn, VA.
- Citoyenneté américaine et capacité à réussir une enquête de sécurité du CBP, qui comprend, sans s'y limiter :
- Vérification sur 3 ans des condamnations pour crimes
- Vérification sur 1 ans de la consommation de drogues illicites
- Vérification sur 1 ans des fautes professionnelles telles que le vol ou la fraude
Qualifications souhaitées
- Environnements de développement conteneurisés (Docker).
- Environnements d'exécution GPU et formats d'exportation de modèles (ONNX, TensorRT).
- Bibliothèques de suivi multi-objets.
- Outils Agile tels que Jira et Confluence.
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