Spécialiste d'analyse de données IA-Vision par ordinateur
Votre rôle
Au sein de notre équipe d'analystes IA, et en collaboration étroite avec l'équipe de recherche IA et notre partenaire externe d'annotation, vous prendrez en charge le cycle de vie des données d'entraînement : de la définition des classes jusqu'au suivi des modèles entraînés. C'est un rôle de jugement autant que de rigueur — le cœur du métier consiste à identifier, parmi des téraoctets d'images de production, celles qui feront réellement progresser nos modèles : couverture des sites, des conditions d'opération et des classes rares.
Vos responsabilités
- Optimiser les schémas de classification des modèles de nos clients, à partir de leurs exigences de tri.
- Réaliser le pré-traitement des données et sélectionner les images et objets d'intérêt à haut impact pour l'entraînement (variété inter-sites, conditions d'opération, classes rares).
- Planifier et coordonner le travail de notre partenaire externe d'annotation anglophone (situé hors Québec), en assurant le respect des échéanciers et la clarté des consignes.
- Effectuer la révision et le contrôle qualité des annotations reçues, et faire évoluer les guides d'annotation en conséquence.
- Préparer les jeux de données d'entraînement et contribuer à la gestion du stockage des données.
- Lancer les entraînements de modèles, suivre les résultats et interpréter les métriques d'évaluation.
- Contribuer à l'amélioration de nos outils de curation de données et d'automatisation de l'annotation.
- Collaborer avec l'équipe de recherche IA à l'amélioration continue des pipelines de données et d'entraînement.
Notre environnement technique
Python, écosystème PyTorch et modèles de détection de la famille YOLO, AWS S3, MLflow, outils d'annotation (plateformes de type CVAT), pipelines internes de sélection et d'entraînement. Vous n'avez pas à tout maîtriser dès le premier jour : le pipeline est documenté et l'équipe vous accompagnera.
Ce que nous recherchons
- Baccalauréat en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine connexe — ou DEC en informatique combiné à une expérience équivalente.
- Expérience en traitement de données pour l'apprentissage automatique ou en traitement d'images pour la classification automatique d'objets.
- Connaissance pratique de Python appliqué aux données.
- Compréhension des processus d'entraînement et d'évaluation de modèles d'apprentissage profond (vision par ordinateur).
- Rigueur et souci du détail exceptionnels : dans ce rôle, la qualité des données est non négociable.
Atouts
- Expérience avec des outils d'annotation ou de curation de données (CVAT ou équivalents).
- Expérience avec les bibliothèques d'apprentissage profond (PyTorch, TensorFlow) ou l'écosystème YOLO.
- Expérience de coordination avec un fournisseur ou partenaire externe.
- Connaissance des méthodologies Agile.
Compétences interpersonnelles
- Excellentes compétences en communication et en collaboration au sein d'une équipe multidisciplinaire.
- Capacité à coordonner le travail d'un partenaire externe : planification, suivi des échéanciers, boucles de rétroaction claires.
- Français et anglais exigés.
- Autonomie dans l'organisation de son propre travail et bon jugement dans la gestion des priorités.
- Esprit d'analyse et fortes aptitudes en résolution de problèmes.
Ce que nous offrons
- Mode de travail hybride — 3 jours au bureau.
- Un rôle avec une vue complète du cycle de vie des modèles IA — de la donnée brute au robot en production — et un parcours d'évolution vers la curation avancée et l'ingénierie ML.
- L'impact concret d'une technologie déployée dans plusieurs pays, au service de l'économie circulaire.
- Congé payé le jour de votre anniversaire, assurances complètes incluant le dentaire, PAE, télémédecine, teambuilding, etc.
AI Computer Vision Data Analysis Specialist
Your Role
Within our AI analysts team, and in close collaboration with the AI research team and our external annotation partner, you will oversee the full lifecycle of training data: from defining classes to monitoring trained models. This is a role built on judgment as much as rigor — the core of the job is identifying, among terabytes of production images, the ones that will truly advance our models: site coverage, operating conditions, and rare classes.
Your Responsibilities
- Optimize our clients' model classification schemas based on their sorting requirements.
- Perform data pre-processing and select high-impact images and objects of interest for training (cross-site variety, operating conditions, rare classes).
- Plan and coordinate the work of our external annotation partner in English, ensuring deadlines are met and instructions are clear.
- Review and quality-control incoming annotations, and evolve the annotation guides accordingly.
- Prepare training datasets and contribute to data storage management.
- Launch model training runs, track results, and interpret evaluation metrics.
- Contribute to improving our data curation and annotation automation tools.
- Collaborate with the AI research team on continuous improvement of data and training pipelines.
Our Technical Environment
Python, the PyTorch ecosystem and YOLO-family detection models, AWS S3, MLflow, annotation tools (CVAT-type platforms), and internal data selection and training pipelines. You don't need to master everything from day one: the pipeline is documented, and the team will support you.
What We're Looking For
- Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field — or a college diploma (DEC) in Computer Science combined with equivalent experience.
- Experience in data processing for machine learning or image processing for automated object classification.
- Practical knowledge of Python applied to data.
- Understanding of deep learning model training and evaluation processes (computer vision).
- Exceptional rigor and attention to detail: in this role, data quality is non-negotiable.
Assets
- Experience with annotation or data curation tools (CVAT or equivalent).
- Experience with deep learning libraries (PyTorch, TensorFlow) or the YOLO ecosystem.
- Experience coordinating with an external vendor or partner.
- Knowledge of Agile methodologies.
Interpersonal Skills
- Excellent communication and collaboration skills within a multidisciplinary team.
- Ability to coordinate the work of an external partner: planning, deadline tracking, clear feedback loops.
- French and english required.
- Autonomy in organizing one's own work, and good judgment in managing priorities.
- Analytical mindset and strong problem-solving skills.
What We Offer
- Hybrid work model — 3 days in office.
- A role with full visibility into the AI model lifecycle — from raw data to robot in production — with a growth path toward advanced curation and ML engineering.
- The tangible impact of technology deployed in multiple countries, serving the circular economy.
- Paid leave on your birthday, comprehensive insurance including dental, EAP, telemedicine, team building, and more.
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