Observé chez
Computer Vision Scientist Sport Data
Sport
Informatique
Paris
PyTorchTensorFlowOpenCVPythonAWSDocker
PyTorch
TensorFlow
Python
AWS
DockerRôle
Expert en deep learning appliqué à la vision par ordinateur responsable de la conception de l'entraînement et de l'optimisation de modèles de détection suivi et reconnaissance pour la production de données sportives à grande échelle.
Technologies
PyTorchTensorFlowOpenCVPythonAWSDocker
Entités
Computer VisionProductEngineeringOperations
Contextes
SportAnalyse de performance sportiveTraitement vidéo à grande échelle
Compétences
Deep learningComputer visionDétection d'objetsTracking multi-objetsReconnaissanceConception d'architectures de modèlesÉvaluation de modèlesDéploiement en productionCommunication techniqueExpérimentation reproductible
Challenges détectés
3 enjeux- Optimisation
Optimiser la précision et la robustesse des modèles de tracking et de reconnaissance
Technologies clés
PyTorchTensorFlowOpenCVCompétences clés
Deep learningComputer visionDétection d'objets - Transformation
Industrialiser le passage de la recherche à la production pour des modèles de vision par ordinateur
Technologies clés
AWSDockerCompétences clés
Déploiement en productionExpérimentation reproductible - Croissance
Répondre aux besoins des clients professionnels du sport en matière de données de tracking
Compétences clés
Communication techniqueAnalyse de besoinsAmélioration continue