À propos de nous
SCAN4ALL est une entreprise spécialisée dans les technologies dentaires innovantes et la recherche en imagerie 3D.
Basée près de Toulouse, elle développe notamment des scanners intra-oraux et des solutions d’intelligence artificielle destinées aux professionnels de la santé bucco-dentaire.
Filiale du groupe Biotech Dental, l’entreprise se distingue par ses innovations “made in France” reconnues pour leur précision et leur haute qualité
Mission
Au sein de l’équipe R&D, vous contribuez à la conception, à l’évolution et à la mise en production des modèles d’intelligence artificielle intégrés à notre produit de vision par ordinateur.
Le cœur logiciel est développé en C++, avec une brique IA exécutée via un serveur local Python (Django).
Votre rôle consiste à définir de nouvelles briques IA pour répondre aux besoins évolutifs du produit, améliorer en continu les performances des modèles existants, à explorer de nouvelles approches, et à structurer les pipelines d’entraînement et d’inférence.
Vous intervenez à l’interface entre :
· Expérimentation machine learning,
· Gestion des données d’apprentissage,
· Et intégration dans un environnement applicatif existant.
Vos missions principales seront les suivantes :
· Améliorer, réentraîner et optimiser les modèles existants ;
· Rechercher, tester et comparer de nouvelles architectures ;
· Mettre en place des protocoles d’expérimentation rigoureux ;
· Analyser les résultats et formuler des recommandations ;
· Préparer et structurer les datasets ;
· Améliorer les pipelines d’entraînement et d’évaluation ;
· Maintenir et faire évoluer le serveur local Python/Django utilisé pour l’inférence (logs, config, stabilité)
· Diagnostiquer et corriger les problèmes liés aux modèles en production (données, convergence, performances)
· Assurer la robustesse et la reproductibilité des expérimentations
· Comprendre les contraintes d’intégration avec le cœur C++ et adapter les modèles en conséquence
Profil
· Sens de l’initiative et de l’autonomie
· Force de proposition
· Passionné par son domaine
· Sens de l’organisation et rigueur
Très bonne maîtrise ML/DL
· Expérience entraînement et optimisation
· Capacité d’analyse comparative
· Expérience sur données réelles imparfaites (bruit, déséquilibres, artefacts)
· Capacité à diagnostiquer un modèle inadapté (overfit, instabilité, données biaisées)
· Bonne compréhension du lien entre données, modèle et performance finale
· Python (très bon niveau)
· C++ (bases pour interface)
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