Location: Montreal QC, Canada (Hybrid) | Company: MTL.AI | Impact: 100M+ Global Viewers

TL;DR

- The Mission: Developing real-time, semantic segmentation systems for premier global sports broadcasts.
- The Tech Stack: Expert-level python, CUDA/GLSL, C++, and Multi-view Geometry.
- The Environment: High-trust culture that prioritizes technical excellence and productivity.
- The Ideal Candidate: A self-directed researcher-engineer who values meticulous refinement and thrives when solving ambitious, high-stakes problems.
- The Reward: Professional autonomy, competitive compensation, and an employee equity stock option plan in a high-impact technology firm.

At MTL.AI, we provide the underlying technology that powers marketing and graphics for the world’s most significant live sporting events. Our work is executed in real-time and viewed by hundreds of millions of people globally.

In this high-visibility environment, there is no margin for error. We are seeking a Senior Engineer who understands that "excellence" is not a static goal, but a continuous process of refinement.

Core Philosophy: Autonomy & Rigor

Autonomy and flexibility in both the technical direction and working setting are fundamental to our culture. We empower our engineers to own their domains entirely.

- Navigating Ambiguity: You will be expected to manage uncertainty within both the scientific research and the operational execution.
- Iterative Excellence: True quality in live broadcast vision requires a commitment to exhaustive testing. We seek individuals who are dedicated to refining models—repeatedly and rigorously—until the output meets the highest possible standards of precision.
- Meticulous Attention to Detail: Small subtleties in segmentation masks or tracking stability become magnified on a global stage. You should be someone who naturally prioritizes the fine details that others might overlook.

Key Responsibilities

- Real-Time Semantic Segmentation: Architecting and deploying high-performance segmentation models with millisecond-level latency requirements.
- Unsupervised Learning Research: Designing creative, self-supervised solutions for complex vision problems where labeled data may be scarce or highly specialized.
- Algorithm Development: Implementing state-of-the-art vision and graphics algorithms in C++ and CUDA, bridging the gap between theoretical research and production-grade software.
- Spatial Intelligence: Leveraging multi-view geometry and numerical optimization to ensure seamless integration of digital assets into live video streams.

Candidate Profile

- Scientifically Creative: You possess the ability to find non-traditional solutions to complex problems when standard industry approaches reach their limits.
- Self-Directed & Proactive: You do not require a roadmap to be productive. You are driven by the problem itself and possess the discipline to manage your own objectives.
- A "Mind and Hand" Engineer: You are equally comfortable reading the latest research papers as you are writing optimized,



low-level code to implement them.
- Collaborative Maturity: While you work with a high degree of independence, you maintain a professional, collaborative spirit that elevates the team.

Technical Requirements

- Systems Mastery: Professional fluency in C++ and Python.
- Parallel Computing: Demonstrated experience in GPU programming (CUDA or GLSL).
- Mathematical Foundation: Strong expertise in Multi-view Geometry and Numerical Optimization.
- Application: Proven track record of deploying Machine Learning or Deep Learning models within real-world, high-performance environments.
- Preferred: A PhD in Computer Science, Mathematics, Physics, or a related quantitative field.

Compensation and Benefits

- Autonomy: Flexibility regarding working hours and vacation.
- Equity: Participation in the employee stock option plan.
- Culture: A small, elite team of specialists that works as a team.
- Visibility: The opportunity to see your work on live TV, being utilized by the world’s premier sports organizations.

French

Lieu : Montréal QC, Canada (Hybride) | Entreprise : MTL.AI | Impact : Plus de 100 millions de téléspectateurs à l’échelle mondiale En bref (TL;DR)

- La mission : Développer des systèmes de segmentation sémantique en temps réel pour la diffusion d'événements sportifs majeurs à l'échelle mondiale.
- La pile technique : Expertise avancée en Python, CUDA/GLSL, C++ et géométrie multi-vues.
- L'environnement : Une culture axée sur la confiance, la productivité et l'excellence technique.
- Le profil idéal : Un·e chercheur·se-ingénieur·e autonome qui valorise le perfectionnement minutieux et s'épanouit face à des défis complexes et stratégiques.
- La récompense : Autonomie professionnelle, rémunération globale attractive et plan d'options d'achat d'actions (ESOP) au sein d'une entreprise technologique à fort impact.

Chez MTL.AI, nous concevons la technologie sous-jacente qui alimente le marketing et la création graphique des plus grands événements sportifs en direct au monde. Notre travail est exécuté en temps réel et visionné par des centaines de millions de personnes à l'échelle globale. Dans cet environnement à haute visibilité, aucune erreur n'est permise. Nous recherchons un·e ingénieur·e senior qui comprend que l'excellence n'est pas un état figé, mais un processus d'amélioration continue.

Philosophie fondamentale : Autonomie et rigueur

L'autonomie et la flexibilité, tant dans les choix techniques que dans le cadre de travail, constituent le cœur de notre culture. Nous donnons à nos ingénieur·es une pleine responsabilité sur leur périmètre.

- Naviguer dans l'ambiguïté :



Vous saurez gérer l'incertitude, aussi bien dans la recherche scientifique que dans l'exécution opérationnelle.
- Excellence itérative : La qualité en direct exige des tests poussés et continus. Nous recherchons des profils passionnés par l'optimisation rigoureuse de leurs modèles jusqu'à l'obtention d'une précision irréprochable.
- Souci du détail : Les moindres imperfections dans les masques de segmentation ou la stabilité du suivi se trouvent démultipliées à l'écran. Vous accordez une attention naturelle aux finitions qui échappent souvent aux autres.

Responsabilités Clés

- Segmentation sémantique en temps réel : Concevoir et déployer des modèles de segmentation haute performance répondant à des contraintes de latence de l'ordre de la milliseconde.
- Recherche en apprentissage non supervisé : Élaborer des solutions auto-supervisées novatrices pour des problématiques visuelles complexes où les données annotées sont rares ou très spécialisées.
- Développement algorithmique : Implémenter des algorithmes de vision et de rendu graphique de pointe en C++ et CUDA, assurant le lien entre recherche théorique et code de production.
- Intelligence spatiale : Exploiter la géométrie multi-vues et l'optimisation numérique pour intégrer de manière fluide des éléments graphiques 3D dans des flux vidéo en direct.

Profil recherché

- Créativité scientifique : Capacité à concevoir des solutions originales lorsque les approches conventionnelles de l'industrie atteignent leurs limites.
- Autonomie et proactivité : Capable de progresser sans feuille de route prédéfinie, vous êtes stimulé·e par la résolution du problème et structurez vos propres objectifs.
- Polyvalence théorique et pratique : Tout aussi à l'aise dans la lecture d'articles de recherche récents que dans l'écriture de code bas niveau hautement optimisé.
- Maturité collaborative : Esprit d'équipe affirmé et communication fluide, combinés à une grande indépendance d'exécution.

Exigences Techniques

- Maîtrise des systèmes : Maîtrise professionnelle de C++ et Python.
- Calcul parallèle : Expérience confirmée en programmation GPU (CUDA ou GLSL).
- Fondations mathématiques : Solide expertise en géométrie multi-vues et en optimisation numérique.
- Déploiement : Expérience concrète de mise en production de modèles d'apprentissage automatique ou de deep learning dans des environnements à haute performance.
- Atout : Doctorat (Ph.D.) en informatique, mathématiques, physique ou domaine quantitatif équivalent.

Rémunération et Avantages

- Autonomie : flexibilité dans la gestion des horaires et des congés.
- Capital : Accès au plan d'options d'achat d'actions de l'entreprise.
- Culture : Équipe restreinte d'experts travaillant dans un esprit de forte collaboration.
- Visibilité : La satisfaction de voir vos algorithmes fonctionner en direct à la télévision pour les plus grandes organisations sportives mondiales.

📌 Senior Research Engineer – Machine Learning, Computer Vision (Montreal)
🏢 mtl.ai
📍 Montreal