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Ingénieur computer vision

L'ingénieur computer vision conçoit et développe des systèmes capables de « voir » et d'interpréter le monde visuel grâce à l'intelligence artificielle. Sa mission est de transformer des flux d'images ou de vidéos en informations exploitables : détecter des objets, reconnaître des visages, analyser des mouvements ou inspecter des défauts de fabrication. Ces technologies sont au cœur de secteurs aussi variés que la conduite autonome, la santé, la robotique industrielle, la sécurité ou encore la réalité augmentée. Au quotidien, cet ingénieur collecte et prépare de larges bases de données d'images, entraîne des modèles de deep learning (réseaux de neurones convolutifs, transformers visuels) à l'aide de frameworks comme PyTorch ou TensorFlow, puis évalue leurs performances et les optimise. Il travaille dans des environnements de développement collaboratifs (Git, environnements cloud comme AWS ou Azure), réalise des expérimentations sur GPU, et dialogue avec des équipes produit ou des clients pour adapter les solutions aux besoins réels. Les missions combinent phases de recherche, de prototypage et d'intégration dans des systèmes embarqués ou applicatifs. Ce métier convient parfaitement aux personnes passionnées par les mathématiques, la programmation et la résolution de problèmes complexes, qui aiment voir leurs algorithmes « prendre vie » sur des cas concrets. La curiosité intellectuelle, la rigueur expérimentale et une appétence pour l'apprentissage continu sont essentielles, car le domaine évolue à grande vitesse. Les profils qui apprécient à la fois la recherche fondamentale et l'impact technologique tangible y trouveront une source de satisfaction durable.

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Débutant

55 k€

/ an

✨ estimation

Confirmé

88 k€

/ an

✨ estimation

Senior

120 k€

/ an

✨ estimation

Compétences clés

Maîtrise des frameworks deep learning (PyTorch, TensorFlow) appliqués à la vision par ordinateurConception et entraînement de réseaux convolutifs (CNN, YOLO, Transformer Vision)Traitement d'images avec OpenCV et techniques de segmentation, détection et trackingDéploiement de modèles embarqués (ONNX, TensorRT, optimisation GPU/edge computing)Maîtrise de Python, C++ et des pipelines MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD pour modèles IA)

Formations recommandées

BUT Informatique parcours Intelligence Artificielle et Science des Données

3 ans

Licence Informatique mention Machine Learning / Vision

3 ans

Master Informatique spécialité Vision, Image et Intelligence Artificielle

5 ans

Diplôme d'ingénieur spécialité Intelligence Artificielle / Traitement de l'image

5 ans

Doctorat en Informatique spécialité Vision par ordinateur

3 ans

Formations pour devenir Ingénieur computer vision

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Une journée type

1

9h – Stand-up meeting avec l'équipe IA pour faire le point sur les sprints en cours et les blocages techniques

2

9h30 – Entraînement et fine-tuning d'un modèle de détection d'objets sur un dataset annoté, ajustement des hyperparamètres

3

11h30 – Analyse des métriques de performance (mAP, IoU, latence) et comparaison de différentes architectures réseau

4

14h – Développement d'un pipeline de prétraitement d'images et intégration du modèle dans une API de production avec FastAPI

5

16h – Revue de code avec un collègue senior, rédaction de documentation technique et veille sur les dernières publications (arXiv)

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