Senior Applied ML Engineer (3D)

Rejoignez Overnight Studio, une startup innovante dans le domaine de la 3D générative. En tant que Senior Applied ML Engineer (3D), vous serez responsable de l'adaptation et de l'optimisation de modèles génératifs 3D pour des cas d'utilisation spécifiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'équipe technique, l'équipe de traitement de la géométrie et les artistes d'Overnight Studio. Ce poste offre une grande autonomie et la possibilité de contribuer à la création de la nouvelle génération d'outils de production 3D.

• Spécialiser des modèles génératifs 3D foundation open source pour nos cas d'usage métier, en effectuant des ajustements tels que le finetuning, les adapters, la distillation, le conditionnement et le contrôle fin.
• Concevoir et entraîner les briques ML qui améliorent mesurablement nos workflows, y compris la génération, la décomposition par parts, la complétion géométrique, le raffinement et la génération de matériaux PBR.
• Constituer et exploiter les datasets d'entraînement, en assurant la curation, l'augmentation, la génération de données synthétiques et le choix des signaux de supervision.

**Indispensable**

• Expérience confirmée en deep learning appliqué avec mise en production de modèles : vous avez déjà livré des modèles qui tournent et sont utilisés, pas seulement des expériences de labo.
• Maîtrise de PyTorch : vous entraînez, finetunez et débuggez des modèles non triviaux, vous lisez et reproduisez des papiers récents sans lutter.
• Expérience pratique de finetuning / entraînement de modèles génératifs (diffusion, VAE, transformers génératifs...), même hors 3D : c'est le cœur du poste, le domaine 3D s'apprend ensuite.
• Veille active sur les modèles génératifs : vous suivez l'actualité du domaine de près (la 3D générative ou la vision géométrique sont un plus, pas un prérequis à l'entrée).
• Rigueur expérimentale et pragmatisme produit : vous isolez une variable, construisez une baseline, mesurez ce qui compte, et vous savez quand un résultat est assez bon pour livrer.
• Autonomie sénior : vous prenez un sujet, vous le menez du papier à la prod, et vous portez l'axe sans qu'on vous tienne la main.
• Goût pour le travail en équipe rapprochée et l'encadrement de profils juniors.

**Atouts qui font la différence**

• Expérience spécifique en 3D générative : image-to-3D, diffusion 3D, génération de mesh, NeRF, gaussian splatting.
• Familiarité avec les architectures VAE 3D + DiT ou latents structurés sparse-voxel.
• Entraînement à l'échelle (distribué) et optimisation d'inférence (quantization, distillation, serving).
• Pratique MLOps : déploiement, monitoring, reproductibilité (AWS, Docker).
• Connaissance du pipeline 3D de production (Maya, Blender) pour dialoguer avec les artistes.
• Publications (conférence, workshop) ou contributions open source significatives.
• Expérience d'encadrement ou de lead technique.
• Bon niveau d'anglais scientifique.