Ingénieur·e ML fondateur·rice — Diffusion

À propos du poste

NoShot génère des images photoréalistes sur mannequin à partir d'une seule photo produit à plat. Le modèle est le produit. En tant que premier·ère ingénieur·e ML, vous piloterez le pipeline de diffusion de bout en bout — entraînement, fine-tuning, évaluation, et l'inférence à faible latence qui rend un visuel 4K sur mannequin en moins de 15 secondes.

C'est un poste profond, à forte autonomie, dans une petite équipe. Vous fixerez la direction technique de la qualité d'image — fidélité du vêtement, tombé du tissu, contrôle de l'identité, détourages nets — et transformerez la recherche en une infrastructure dont des centaines de marques dépendent chaque jour.

Ce que vous ferez

• Entraîner, affiner et évaluer des modèles de diffusion pour une génération sur mannequin photoréaliste et fidèle au vêtement.
• Construire et posséder la stack d'inférence : génération en moins de 15 secondes, en qualité 4K, à l'échelle du catalogue.
• Pousser la qualité d'image sur ce qui compte — tombé du tissu, coupe, lumière, cohérence de l'identité et masques nets.
• Concevoir des harnais d'évaluation et une revue humaine pour que la qualité soit mesurée, pas devinée.
• Optimiser coût et latence sur les GPU, le batching et le cache sans sacrifier la fidélité.
• Travailler avec le produit et le design pour traduire les contrôles de direction artistique (pose, lumière, mannequin) en paramètres de modèle.

Ce que nous cherchons

• Solide expérience appliquée des modèles de diffusion et des pipelines génératifs modernes (latent diffusion, conditionnement type ControlNet, LoRA / fine-tuning).
• À l'aise avec PyTorch et capable de piloter entraînement et inférence de bout en bout.
• Un historique de mise en production de ML — pas seulement des notebooks et des articles.
• Bonne maîtrise des performances GPU : latence, débit, quantization et arbitrages mémoire.
• Un sens pragmatique de la recherche — vous savez quels problèmes de qualité méritent d'être résolus.
• À l'aise avec une grande autonomie dans une équipe jeune qui avance vite.