CoVar

31 août 2026

Ingénieur en Machine Learning

États-Unis

McLean, Virginia, United States

PythonDocker

Traduction automatique. Consultez l’original.

À propos du poste

Ingénieur en Machine Learning

Nous recherchons un Ingénieur ML Senior (Chef Technique) possédant une expertise pratique approfondie en machine learning et en vision par ordinateur, capable également de diriger des programmes axés sur le ministère de la Défense, de gérer la relation client, de contribuer au développement commercial et d'aider à développer et gérer une équipe d'ingénieurs locale à McLean au fil du temps. Vous dirigerez la livraison technique de bout en bout – de la donnée au déploiement – tout en servant de principal point de contact technique pour nos clients.

Ce poste est idéal pour une personne qui aime construire des systèmes ML de qualité production, encadrer des ingénieurs et traduire un travail technique complexe en résultats clients convaincants.

Pourquoi ce poste est important

Vous serez un leader technique clé dans notre bureau de McLean – définissant la direction technique, construisant une équipe locale et garantissant que nos partenaires du ministère de la Défense voient un impact opérationnel tangible grâce aux solutions d'IA/ML. Si vous vous épanouissez dans des environnements à fort impact où vous pouvez à la fois construire et diriger, nous serions ravis de vous parler.

Lieu : McLean, VA (hybride) ; déplacements occasionnels à Durham, NC et sur les sites clients

Visitez-nous : covar.com

À propos de CoVar

CoVar est une petite entreprise de R&D logicielle spécialisée en IA/ML, disposant de bureaux à Durham, NC et McLean, VA, qui utilise l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes concrets. Nos équipes conçoivent des solutions d'IA/ML qui aident le DoD à détecter les ennemis et les menaces, assistent les chercheurs en biomédical dans la découverte de nouveaux traitements, et permettent de surveiller les machines afin de prévenir les accidents et les catastrophes environnementales. Nous sommes des ingénieurs passionnés, déterminés à repousser les limites de ce que l'IA/ML peut accomplir dans le monde réel.

Ce que vous ferez

Diriger des programmes de bout en bout : Définir les exigences, établir la stratégie technique et les jalons, planifier les ressources, gérer les risques et livrer des résultats pour des projets ML/CV axés sur le ministère de la Défense.

Gérer les relations clients : Mener les discussions techniques, la découverte des exigences, les démonstrations, les réunions régulières et les présentations aux parties prenantes seniors ; transformer les retours en feuilles de route claires.

Rester activement impliqué (50–70%) :

Construire des pipelines de données, entraîner/évaluer des modèles CV et écrire du code de production.

Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de détection/segmentation/suivi et des pipelines de vision par ordinateur personnalisés ; gérer les données déséquilibrées, le décalage de domaine et les contraintes du monde réel.

Déployer des modèles en production (généralement en périphérie), instrumenter pour la surveillance et itérer avec les pipelines CI/CD.

Contribuer au développement commercial : Rédiger les sections techniques des propositions/livres blancs, aider à définir la stratégie de capture, fournir des estimations de charge de travail et présenter des prototypes.

Communiquer et publier : Présenter les résultats à des clients de haut niveau du ministère de la Défense et de l'industrie ; rédiger des rapports techniques ; publier des travaux novateurs dans des contextes classifiés/non classifiés le cas échéant.

Qualifications minimales

Expérience : 5+ années dans la conception, la construction et le déploiement de systèmes de machine learning en production (8+ préférables). Solide expérience dans la direction de la livraison technique pour des projets complexes.

Expertise ML/CV :

Compréhension approfondie des fondamentaux du ML (par exemple, descente de gradient, validation croisée, courbes ROC/PR, matrices de confusion, mAP).

Expérience en vision par ordinateur avec des architectures modernes (par exemple, famille YOLO, CenterNet, RetinaNet, Detectron2, ViTs, réseaux de segmentation), des stratégies d'augmentation et d'évaluation.

Expérience des flux de travail de curation/annotation de données et de contrôle qualité des ensembles de données.

Ingénierie logicielle : Python (NumPy, scipy, pandas/polars), PyTorch (préférable) ou TensorFlow, git, pipelines CI/CD, tests automatisés et pratiques de qualité du code.

MLOps et déploiement : Suivi des expériences, Docker, ONNX/TensorRT, déploiement de services d'inférence en périphérie (par exemple, NVIDIA Jetson).

Communication et leadership : Excellente communication technique, expérience client et capacité avérée à diriger des efforts interfonctionnels.

Formation : Licence en ingénierie, mathématiques, informatique ou domaine connexe ; Master/Doctorat préféré.

Accréditation : Éligibilité à une habilitation de sécurité américaine. Ceci nécessite la citoyenneté américaine.

Qualifications préférables (Atouts)

Expérience préalable sur des projets du ministère de la Défense, y compris la présentation à des parties prenantes seniors et la navigation dans les processus d'acquisition du ministère de la Défense.

Accréditation active Secret ou TS/SCI ; expérience de travail dans des environnements classifiés.

Expérience dans la gestion ou le mentorat d'ingénieurs ; contribution à l'embauche et au développement des performances.

Expérience en rédaction de propositions (SBIR/STTR, RFP), rédaction de volumes techniques et démonstrations en direct.

Expérience en fusion multi-capteurs, traitement du signal, suivi, génération de données synthétiques, adaptation de domaine, ou apprentissage semi/actif pour des environnements à données limitées.

Familiarité avec l'optimisation du matériel en périphérie et le profilage des performances.

Contributions open-source, publications ou brevets en ML/CV.

Avantages

Salaire compétitif, bonus en espèces, structure d'actions et 401k avec contributions de l'employeur.

Excellente couverture de soins de santé, y compris les régimes dentaire et de vision.

Congé parental.

Assurance invalidité de courte et longue durée.

Assurance vie.

Horaire de travail flexible.

Prise en charge des frais de scolarité.

Jours de congés payés et jours fériés payés.

Langues

Ingénieur en Machine Learning

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Pourquoi ce poste est important

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Ce que vous ferez

Qualifications minimales

Qualifications préférables (Atouts)

Avantages

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