KI-Rolle · Offenes Angebot

Lead Computer Vision Engineer

Fokus: Vision AI

Paris · 100-300 employees · Scale-up · GenAI: No

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

3 Skills0 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 42 Rue du Louvre, Paris, IDF 75001, France
Vergütung: EUR 95k-120k/year + bonus
Erfahrungslevel: Lead
Team: Vision AI
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Deepomatic is hiring a Lead Lead Computer Vision Engineer on the Vision AI team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Deepomatic — Field operations vision AI

Role context: Vision AI · based in Paris · ~100-300 people · Scale-up · LLM/genAI focus: No.

You will own delivery across the AI lifecycle—data and evaluation, modeling or LLM-based features, production rollout, and close collaboration with product and domain experts—with pragmatic ownership and clear stakeholder communication.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
Docker

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Apply from this listing on Ganloss so your candidate profile, optional CV link, and cover note reach the hiring team together.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, and Docker.
You have led LLM & generative AI initiatives across teams—setting technical direction, review standards, and rollout plans others could follow.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

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