Qu'est ce qu'un Computer Vision Engineer ?
Tech
Le Computer Vision Engineer développe des algorithmes capables d’analyser et de comprendre des images ou des vidéos.
Il intervient sur des cas d’usage très variés : reconnaissance faciale, imagerie médicale, sécurité, automobile, retail, industrie 4.0, etc.
Pourquoi ce métier est stratégique ?
L’explosion de la donnée visuelle et des modèles de deep learning a fait émerger un besoin fort : interpréter automatiquement les images.
Le Computer Vision Engineer permet de transformer ces flux visuels en décisions automatisées ou en données exploitables.
Ses missions
- Développer et entraîner des modèles de vision (CNN, transformers, diffusion models…).
- Annoter et prétraiter les datasets visuels.
- Évaluer la performance et la robustesse des modèles.
- Travailler à la mise en production des modèles (MLOps / Edge AI).
- Collaborer avec les équipes R&D, produit et hardware (caméras, capteurs).
Collaboration dans l’équipe
Il travaille souvent avec :
- Des Data Scientists pour la partie algorithmique.
- Des Ingénieurs embarqués pour le déploiement.
- Des Product Managers IA pour les cas d’usage concrets.
Compétences clés
Techniques :
- Python, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
- YOLO, Detectron2, Segment Anything
- MLOps, optimisation modèle/inférence
- Notions de hardware et edge computing
Soft skills :
Créativité, rigueur scientifique, sens du détail et de la performance.
Formation & salaire
- Master ou Doctorat en informatique, traitement du signal, vision ou IA.
- Salaire moyen : 45–60k€ (junior), 70–90k€ (confirmé), jusqu’à 120k€+ (senior, R&D).
Évolutions possibles
Lead Computer Vision Engineer, Research Scientist, ou Head of AI.
Ancienne recruteuse tech, aujourd’hui associée et COO de Bluecoders, Cécilia pilote le développement du cabinet et veille à la qualité de chaque mission. Elle accompagne les entreprises dans leurs recrutements stratégiques et partage son expertise sur les métiers tech et leurs évolutions.
