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Développeur·se Vision Numérique

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Develop and optimize real-time computer vision algorithms (classical and deep learning) in C++/Python for production. Implement detection, segmentation, calibration, and particle analysis; ensure code quality with tests, GPU optimization (CUDA/OpenCL), OpenGL visualization, and integration into robust production pipelines while collaborating with product and R&D.
The summary above was generated by AI

À propos de Femtum

Femtum est une entreprise technologique innovante spécialisée dans le développement de solutions laser avancées pour la fabrication de dispositifs photoniques et semiconducteurs. Notre mission est de soutenir les innovateurs du monde entier en fournissant des technologies de pointe qui repoussent les limites de la fabrication avancée.

Suite à la sécurisation récente d’un financement de 16M, Femtum entre dans une nouvelle phase de croissance et accélère son développement à l’échelle internationale. Nous collaborons déjà avec des clients de premier plan à travers le monde dans l’industrie des semi-conducteurs et de la photonique.

À propos du poste

On cherche un·e Développeur·se Vision Numérique qui est avant tout passionné·e. Quelqu'un qui écrit du code solide, lisible et facile à maintenir, et qui maîtrise en plus les techniques d'analyse d'image par ordinateur.

La vision est au coeur du produit. Les algorithmes que vous développerez tournent en conditions réelles, avec des exigences de performance élevées. Le résultat doit être fiable, précis et rapide. Pas dans un environnement de test, mais dans un système de production. Vous choisirez le bon outil selon le problème : méthodes classiques, apprentissage automatique, ou une combinaison des deux. L'important, c'est ce qui fonctionne.

    Responsabilités

    Analyse et traitement d'image

    • Concevoir et développer des algorithmes de détection de particules (taille, forme, distribution, comptage) et d'identification de structures visuelles (contours, géométrie, anomalies)

    • Choisir l'approche selon le problème : vision classique (morphologie, filtrage, calibration, stéréovision) ou Deep Learning (détection et segmentation temps réel avec YOLO ou architectures similaires), la méthode suit le problème, pas l'inverse

    • Qualité et fiabilité du code

      • Écrire du code C++ et Python lisible, testé et documenté, maintenable sur le long terme

      • Mettre en place des tests à plusieurs niveaux (unitaires, intégration, bout en bout)

      • Participer activement aux revues de code

      • Performance et optimisation

        • Optimiser les pipelines de traitement visuel pour fonctionner en temps réel via CUDA ou OpenCL

        • Développer des interfaces de visualisation et de rendu avec OpenGL

        • Intégration et robustesse

          • Intégrer les modèles et algorithmes dans des pipelines de production robustes

          • Anticiper les cas limites et les conditions dégradées pour garantir la fiabilité en production

          • Collaboration

            • Travailler en lien direct avec les équipes produit et R&D pour transformer des besoins métier en solutions techniques solides

    Compétences requises

    Fondements logiciels

    • Maîtrise de C++ et Python dans un contexte industriel, pas seulement écrire du code qui tourne, mais du code qui dure

    • Bonne connaissance des structures de données, de la gestion mémoire, et des patterns d'optimisation

    • Pratique rigoureuse des tests et de la documentation technique en anglais


    • Vision par ordinateur

      • Expérience solide avec OpenCV pour le traitement et l'analyse d'images

      • Maîtrise des techniques classiques : calibration de caméra, traitement morphologique, analyse géométrique, détection de contours

      • Expérience pratique en Deep Learning appliqué à la vision : détection et segmentation d'objets (YOLO, architectures de segmentation), intégration dans des pipelines de production

      • Bonne connaissance des frameworks GPU : CUDA et/ou OpenCL

      • Expérience avec OpenGL pour le rendu et la visualisation


      • Atouts & Bonus

        • Connaissance de Rust (performance, sécurité mémoire, systèmes embarqués)

        • Expérience avec GitHub Actions pour les pipelines CI/CD

        • Familiarité avec les méthodologies Agile / Scrum

        •  
           

          Profil recherché

          • Formation en informatique, génie logiciel, traitement du signal ou domaine connexe (Bac+3 à Bac+5)

          • Minimum 3 ans d'expérience dans un rôle similaire, idéalement en contexte industriel ou produit

          • Approche pragmatique : vous choisissez la bonne solution

          • Rigueur, autonomie, et goût pour le travail bien fait

          • Esprit d'équipe et capacité à partager vos connaissances

Ce que nous offrons :

    • Poste permanent à temps plein

    • Rémunération compétitive avec révision salariale annuelle

    • Assurances collectives complètes (santé, dentaire, invalidité, assurance vie)

    • Programme annuel de soutien au bien-être et à l’activité physique (1 000$)

    • Minimum de 3 semaines de vacances par année

    • Congés payés additionnels durant la période des Fêtes

    • Environnement flexible favorisant l’équilibre travail-vie personnelle

    • Opportunité d’évolution au sein d’une entreprise technologique en forte croissance

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What you need to know about the Montreal Tech Scene

With roots dating back to 1642, Montreal is often recognized for its French-inspired architecture and cobblestone streets lined with traditional shops and cafés. But what truly sets the city apart is how it blends its rich tradition with a modern edge, reflected in its evolving skyline and fast-growing tech industry. According to economic promotion agency Montréal International, the city ranks among the top in North America to invest in artificial intelligence, making it le spot idéal for job seekers who want the best of both worlds.

Key Facts About Montreal Tech

  • Number of Tech Workers: 255,000+ (2024, Tourisme Montréal)
  • Major Tech Employers: SAP, Google, Microsoft, Cisco
  • Key Industries: Artificial intelligence, machine learning, cybersecurity, cloud computing, web development
  • Funding Landscape: $1.47 billion in venture capital funding in 2024 (BetaKit)
  • Notable Investors: CIBC Innovation Banking, BDC Capital, Investissement Québec, Fonds de solidarité FTQ
  • Research Centers and Universities: McGill University, Université de Montréal, Concordia University, Mila Quebec, ÉTS Montréal

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