Spotable crée une plateforme d'IA qui transforme les bâtiments en données structurées, en quantités et en devis en quelques minutes. Les entrepreneurs utilisent notre produit pour effectuer des mesures en 3D, extraire des géométries, cartographier des matériaux et générer des décollages précis sans avoir à monter d'échelle. Cela nécessite de la vision par ordinateur, de la géométrie, de l'apprentissage automatique, du raisonnement LLM et des performances réelles.

Nous recherchons un ingénieur en IA capable de transformer des idées de recherche en fonctionnalités de production. Quelqu'un qui comprend que la précision, la latence et l'évolutivité sont importantes lorsque les sous-traitants s'appuient sur l'IA dans de véritables flux de travail commerciaux.

Ce sur quoi vous allez travailler

Vous créez et améliorez des modèles de vision par ordinateur pour la segmentation, l'estimation de la profondeur, la détection des éléments de façade et de toit

Vous concevez et optimisez des pipelines de machine learning qui peuvent fonctionner efficacement dans des environnements Web, périphériques ou cloud

Vous intégrez les sorties CV et AI à nos moteurs CSG et de géométrie afin que les décollages restent robustes et cohérents

Vous travaillez avec LLM pour des tâches telles que l'extraction de texte à partir de dessins, le raisonnement en matière de sécurité et de conformité au code, la génération de nomenclatures, la mise en correspondance des fournisseurs et l'automatisation des flux de travail de construction

Vous optimisez la vitesse d'inférence et l'encombrement du modèle afin que les véritables sous-traitants puissent utiliser la plateforme lors des ventes sur le terrain ou des devis

Vous créez des outils de données internes pour la conservation, l'étiquetage, l'évaluation et la formation continue des ensembles de données

Vous déboguez les cas de défaillance à partir de photos réelles de projets, de dessins, de PDF et de catalogues de fournisseurs

Vous collaborez avec des ingénieurs 3D, des ingénieurs d'intégration et des équipes produits pour transformer l'IA en un impact commercial mesurable

Qui tu es probablement

Vous avez de l'expérience dans la mise en production de modèles de ML ou de CV, et pas seulement de carnets de recherche

Vous avez travaillé avec LLM ou des modèles à grandes séquences dans des contextes de production ou appliqués, idéalement avec des données de construction, de CAO, de devis, de matériaux ou de conformité

Vous évaluez les modèles à l'aide de mesures qui reflètent le monde réel plutôt que de simples repères académiques

Vous pouvez traduire des documents de recherche et des prototypes en fonctionnalités de production fiables

Vous vous intéressez à la vitesse d'inférence, à l'empreinte mémoire, aux techniques de quantification, de mise en cache et d'optimisation

Vous communiquez clairement les compromis aux équipes de produits et d'ingénierie

Vous préférez l'impact au battage médiatique et la précision à la nouveauté

Technologie que vous pourriez toucher

PyTorch, TensorRT ou ONNX Runtime pour la formation et l'inférence

OpenCV et Open3D pour le traitement et la reconstruction

CUDA pour l'accélération du GPU en cas de besoin

FastAPI ou gRPC pour le service d'inférence

Docker pour la reproductibilité

Poids et biais pour le suivi des expériences

S3 GCS ou stockage de type Lakehouse pour les ensembles de données

LLM tels que OpenAI, Claude, Llama, Mistral ou des modèles de domaine affinés pour un raisonnement structuré et une extraction

bases de données vectorielles ou pipelines de récupération pour les catalogues des fournisseurs, le raisonnement de la nomenclature et la logique de citation

Ce n'est pas une liste de contrôle. Si vous êtes fort mais que vous utilisez des outils légèrement différents, vous êtes le bienvenu.

Exemples de projets que vous pourriez posséder

Amélioration de la précision de segmentation pour les géométries de toit complexes telles que les lucarnes, les lucarnes ou les cheminées

Ajout d'une classification des matériaux de façade qui alimente directement la logique de quantité et de prix

En utilisant LLM pour convertir des dessins 2D, des PDF ou des données de catalogue en relevés structurés et en mappages de produits

Optimisation de l'inférence afin que la segmentation et le raisonnement LLM soient exécutés de manière interactive sur le terrain

Création de pipelines de données pour une reconstruction en profondeur ou multi-vues

Évaluation des modèles de CV et de LLM par rapport à la tolérance à l'erreur réelle des entrepreneurs

Nettoyer les données du catalogue des fournisseurs et créer des couches de raisonnement pour la correspondance des produits

Déploiement de terminaux d'inférence dans plusieurs pays avec des contraintes de performances

Pourquoi ce rôle est important

L'IA est la façon dont Spotable voit le monde

Les LLM sont la façon dont Spotable comprend le contexte

Si les deux échouent, la mesure échoue et les devis sont interrompus

S'ils réussissent, les sous-traitants font confiance au système et son adoption explose.

Votre travail a un impact direct sur la fiabilité, la confiance et l'envergure en Europe et aux États-Unis.

Postulez

Envoyez votre CV ou GitHub ou LinkedIn à pj@spotable.com et dites-nous quels systèmes d'IA vous avez mis en production.

Si cela semble être un ajustement, nous agissons rapidement.

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