Ingénieur Deep Learning (H/F)

Et si votre prochain défi s’écrivait chez Parrot ?

Du Bluetooth dans l’automobile aux drones grand public, jusqu’aux drones professionnels : depuis 1994, nous avons fait de l’innovation notre culture. Année après année, nous transformons notre savoir-faire technologique en solutions toujours plus intelligentes, performantes et ambitieuses. Trois décennies d’innovations nous ont permis de construire une expertise unique et de nous imposer sur des marchés en constante évolution. Et cette dynamique se traduit aussi dans nos chiffres : le Groupe a réalisé près de 80 M€ de chiffre d’affaires en 2025, dont 87 % à l’international.

À Paris, 180 ingénieur·e·s R&D imaginent et développent les prochaines générations de drones. De la conception aux essais, les équipes interviennent sur l’ensemble de la chaîne technologique dans un environnement international et multiculturel propice à l’autonomie et à la prise d’initiative. Des projets qui évoluent vite, des cycles courts et des défis technologiques qui se renouvellent en permanence.

Votre terrain de jeu : apprendre à un drone à voir, à comprendre son environnement et à s’y repérer en temps réel. Au sein de l’équipe Computer Vision – Deep Learning, votre cœur de métier sera de concevoir et développer les réseaux de neurones qui répondent à un problème de perception concret (détection, segmentation, tracking, estimation de profondeur…), puis de les intégrer, les tester et les fiabiliser jusqu’à ce qu’ils tournent à bord de nos drones. Données, formulation du problème et contrainte embarquée se pensent d’un bloc : exploiter nos données de façon créative en mettant les foundation models les plus récents au service de nos datasets, choisir le paradigme d’apprentissage adapté, et concevoir une architecture taillée pour le NPU embarqué.

Vous travaillerez aux côtés d’ingénieur·e·s spécialisé·e·s dans la conception et l’intégration de réseaux de neurones embarqués, en lien étroit avec les autres métiers du drone. Vous développerez votre expertise sur trois fronts : avant tout le deep learning, de la conception des architectures à leur entraînement ; la computer vision, important pour concevoir les réseaux et tout ce qui les entoure ; et l’intégration embarquée (C++, optimisation, tests, debug). Pour progresser sur ces trois fronts, vous pourrez compter sur la veille active de l’équipe, qui suit de près l’état de l’art en deep learning pour le transformer en solutions réalistes sur des cibles contraintes.

VOS MISSIONS :

• Concevoir : poser le problème de perception, choisir le paradigme d’apprentissage adapté et définir l’architecture du réseau en intégrant d’emblée les contraintes du NPU embarqué, en vous appuyant sur l’état de l’art.

• Valoriser les données : imaginer des solutions créatives pour exploiter nos données dans les apprentissages, notamment à base de foundation models (auto-annotation, pseudo-labels, curation et constitution de datasets ciblés).

• Entraîner et itérer : piloter les apprentissages sous PyTorch avec des stratégies d’entraînement en plusieurs étapes, et faire évoluer conjointement données, formulation et architecture, notamment pour la rendre quantization-friendly, jusqu’à la solution la plus performante sur cible.

• Embarquer : compresser et optimiser le réseau et le code pour la cible (quantification, profiling de latence sur NPU), implémenter la librairie C++ et l’intégrer au firmware, en lien étroit avec les autres métiers du drone.

• Valider : construire les outils de test et de validation de la fonction embarquée et des briques de computer vision qui entourent le réseau, et mener des benchmarks précision/latence rigoureux et reproductibles, représentatifs de l’usage opérationnel.

• Voler : éprouver vos algorithmes en conditions réelles, lors de tests avec nos drones.

VOTRE PROFIL :

• Vous êtes diplômé·e d'une école d'ingénieur avec spécialisation en computer vision et deep learning ou disposez d'une expérience équivalente.

• Vous justifiez de plus de 3 ans d'expérience en industrie.

• Vous maîtrisez la conception et l'entrainement de réseaux de neurones pour la perception, en Python / PyTorch et avez une forte connaissance de l'état de l'art.

• Des connaissances en compression de modèles, déploiement sur NPU, en foundation models et modèles multimodaux en C++, outils de test et de débug embarqué et en MLOps seraient un plus.

• Vous êtes passionné de robotique et IA embarquée, vous êtes curieux et faite de la veille sur l'état de l'art. Vous êtes reconnu·e pour votre rigueur et persévérance, votre prise d'initiative et votre esprit d'équipe.

• Vous êtes à l'aise en français et anglais pour des échanges réguliers écrits et oraux.

CE QUE NOUS PROPOSONS :

• Des projets techniques variés au sein d’une entreprise française reconnue mondialement pour son expertise.

• Une évolution au sein d'équipes passionnées, expertes et multiculturelles.

• Un environnement qui laisse place à l’autonomie et à la prise d’initiative.

• Des locaux situés au cœur de Paris.

• Une politique de télétravail adaptée aux métiers et aux équipes.

• Une rémunération compétitive.

• Une vie d'entreprise avec des associations sportives et ludiques, des événements tout au long de l'année et l'incontournable Parrot World Cup !

NOTRE PROCESSUS DE RECRUTEMENT :

1. Test technique : une première étape pour mettre en avant vos compétences à travers une évaluation directement en lien avec les enjeux du poste.

2. Entretien technique : un échange avec nos responsables techniques sur votre expertise, votre façon d’aborder les problématiques métier et votre vision du poste. L’occasion également de découvrir votre futur environnement de travail !

3. Entretien RH : un échange avec notre équipe Ressources Humaines pour discuter de votre parcours et de ce qui vous motive, mais aussi pour vous donner un aperçu de notre quotidien afin d’évaluer ensemble l’adéquation entre votre projet et notre culture d’entreprise.

Si votre profil correspond à nos attentes, Manon, notre chargée de recrutement, prendra contact avec vous pour échanger sur votre parcours, vos motivations et vos attentes, et vous présenter plus en détail le poste et son environnement. Même si vous ne cochez pas toutes les cases, n’hésitez pas à postuler !