Dans le cadre de sa croissance, Haldorix recrute plusieurs profils basés à Casablanca pour concevoir, optimiser et déployer des solutions temps réel en production.
Full-Stack Python / Video Processing Engineer.
Concevoir la chaîne de capture vidéo temps réel jusqu’à la génération de KPI.
Mettre en place l’ingestion multi-flux 2K et la compression via FFmpeg et RTSP.
Développer des machines à états pour orchestrer les cycles de production et les événements asynchrones.
Créer des workers temps réel au niveau poste et ligne pour des KPI précis et à faible latence.
Automatiser la détection des zones d’intérêt par AprilTags et assurer les benchmarks de latence.
Intégrer les échanges de données via MQTT et API REST.
Maîtrise Python avancée, patterns async/threading, pipelines vidéo et architecture événementielle exigée.
Computer Vision / ML Engineer – Inference & Model Deployment.
Exporter et optimiser les modèles via ONNX et TensorRT en INT8 et FP16.
Piloter les boucles d’active learning avec collecte, annotation et correction sous CVAT.
Réaliser des benchmarks GPU de latence, débit et précision et conduire la validation terrain.
Automatiser conversion, quantification et déploiement, documenter les métriques.
Solides compétences en profiling GPU, QA et industrialisation d’inférence.
Computer Vision / ML Engineer – Model Training.
Concevoir des pipelines d’entraînement vidéo par clips courts et des augmentations robustes.
Affiner l’architecture FACT-tiny et expérimenter SlowFast ou 3D CNNs.
Exploiter le mixed precision, TensorBoard et la gestion de checkpoints dans une boucle d’active learning.
Améliorer itérativement précision et efficacité d’inférence, en lien étroit avec l’équipe d’ingénierie.
Excellente maîtrise de PyTorch et des outils d’augmentation de données exigée.
Full-Stack Python / DevOps Engineer.
Assurer la qualité des données et l’automatisation des sauvegardes de jeux vidéo.
Mettre en place le pré-étiquetage et le traitement automatique de clips avec Python, OpenCV, scikit-image.
Développer le service backend HD Zoom Manager sous Flask orienté faible latence.
Conteneuriser et déployer avec Docker, Helm et Kubernetes, CI/CD et observabilité.
Solides bases DevOps et APIs REST indispensables.
Lead Computer Vision Engineer.
Piloter la chaîne complète d’acquisition, détection, suivi et visualisation.
Réaliser la calibration géométrique et les homographies pour métriques réelles.
Optimiser FACT-tiny, stabiliser la mAP, gérer le drift en conditions live.
Documenter FSM et spécifications modèles, tuner GPU et latence en edge/on-prem.
Tech Architect.
Définir l’architecture globale, assurer la cohérence inter-composants et la qualité.
Superviser le déploiement terrain des AprilTags, caméras et réseaux, mettre en place l’observabilité Grafana et KPIs.
Conduire la QA de bout en bout, documenter pour l’industrialisation et la montée en charge.
Tech Lead.
Posséder l’architecture d’un système vision distribué temps réel basé sur MQTT, REST et WebSocket.
Concevoir le service d’agrégation KPI avec REST, SSE et Prometheus.
Garantir sécurité, monitoring, alerting et intégrité des données cloud et on-prem, orchestrer DevOps sous Kubernetes et Helm.
Définir les flux entre microservices et animer l’exécution de sprint à l’exigence production.
La maîtrise de Python et des environnements temps réel est un atout clé sur l’ensemble des postes. Une communication efficace en français et anglais est appréciée pour collaborer au sein d’équipes pluridisciplinaires et en contexte international.
Pour postuler, sélectionner le poste souhaité et déposer la candidature via le lien correspondant.
Full-Stack Python / Video Processing Engineer.
Computer Vision / ML Engineer – Inference & Model Deployment.
Computer Vision / ML Engineer – Model Training.
Full-Stack Python / DevOps Engineer.
Lead Computer Vision Engineer.
