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Computer Vision Engineer — Industrial QA

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Fokus: Data Labeling AI

Paris · 50-200 employees · Startup · GenAI: No

Unbefristet (CDI)
Senior
Vision systems
Hybrid
Lyon, France · Hybrid
€72k–€92k

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.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Unbefristet (CDI)
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Lyon, France · Hybrid
Vergütung: €72k–€92k
Erfahrungslevel: Senior
Team: Vision systems
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Kili Technology is hiring a Senior Computer Vision Engineer — Industrial QA on the Vision systems team (Hybrid · Lyon, France). This is a hands-on role in computer vision & geospatial AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own vision, sensor, or geospatial models in production 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.

Lyon plant-floor AI squad delivers defect detection for automotive suppliers. You will iterate quickly with quality engineers while meeting strict traceability for ISO programs.

Hybrid with regular site visits; PPE and safety training provided.

What you will do

Own CV model lifecycle: datasets, labelling QA, training, quantisation, deployment.
Tune lighting/camera recommendations with maintenance teams.
Instrument false-positive/false-negative reviews for continuous learning loops.
Produce validation packets for customer quality audits.
Mentor junior CV engineers on robust augmentation strategies.

What we look for

4+ years industrial CV—not only academic benchmarks.
PyTorch proficiency; deployment to edge or near-edge targets.
Willingness to travel regionally within France.

Nice to have

Thermography or 3D vision experience.
MES/SCADA integration familiarity.

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

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

AWSTool
Regular use of AWS in the computer vision & geospatial AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: One example of quantization or ONNX tradeoffs you chose.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Docker, and AWS.
You have owned vision, sensor, or geospatial models in production in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Lyon, 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.
You read the full listing (comp: €72k–€92k, benefits in At a glance) and your expectations align.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

One example of quantization or ONNX tradeoffs you chose.

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