GoPro France

Dès tout petit, Jean-Baptiste voulait être « un génieur ». Il s’est donc tourné vers des études du même nom, mais en un seul mot. Après 8 ans et demi en fabrication automobile, il rejoint une startup parisienne spécialisée dans les technologies de montage vidéo. Suite à l’acquisition de cette startup par GoPro, il a pris la responsabilité de l’équipe qui développe ce moteur de montage vidéo. Il est passionné par la musique, la vidéo, la photo et la technologie.

Après un cycle d’ingénieur en systèmes embarqués en Tunisie, Rawia décide de vivre en France. Elle fait une thèse en vision par ordinateur et se spécialise dans la géométrie 3D. Passionnée par la recherche et ingénieur de formation, elle choisit de travailler dans la R&D pour avoir des projets appliqués. Après quelques années dans le monde des startups, elle rejoint GoPro en tant qu'ingénieur en vision par ordinateur puis prend la responsabilité de l'équipe Machine Learning au sein de l'équipe Automated Creative Editing.

Intéressée depuis toujours par l'image de manière générale ainsi que les hautes technologies, Myriam s'est naturellement dirigée vers un Master en informatique, spécialité traitement des images. Après avoir travaillé 5 ans en tant qu'ingénieure R&D sur des thématiques image/machine learning (imagerie médicale, OCR, reconnaissance de visages, sécurité routière, etc), elle se réoriente en tant qu'ingénieure qualité software (QA) afin de se sentir plus proche des produits développés.

Son expérience de QA dans la robotique humanoïde, pour valider les algorithmes de vision, la conforte dans son choix et son ambition.

Créative dans l'âme, rejoindre Gopro et plus particulièrement l'équipe qui travaille sur l'application mobile d'édition de vidéos prend tout son sens dans sa carrière. Elle peut ainsi appliquer ses compétences techniques à un domaine qui la passionne.

Après avoir quitté la Guadeloupe pour des études d’ingénieur en métropole, Téo prend goût au voyage et décide de parcourir l’Asie et le Canada pendant 2 ans. Durant cette période, il se spécialise dans l’Intelligence Artificielle appliquée au Multimédia et tente une expérience entrepreneuriale. Mais en tant que passionné de surf et de planche à voile, il n’hésite pas à retourner à Paris quand on lui propose un stage de fin d’études chez GoPro. Aujourd’hui il est ingénieur en traitement d’image pour la même entreprise et peut tester les algorithmes réalisés par son équipe lors de ses différentes sorties glisse.

En école d'ingénieur, Violaine s'est naturellement spécialisée dans le traitement du signal multimédia. Après ses études, elle a cherché une entreprise dans le domaine de l'image, où elle puisse apprendre tous les jours techniquement et humainement, et qui soit engagée contre le sexisme.

Elle a rejoint GoPro après son diplôme, dans l'équipe qui réalise les algorithmes embarqués dans la caméra. Elle y trouve un cadre bienveillant et chaleureux, avec de très bon.ne.s mentors.

Elle a évolué petit à petit, et s'est découvert une passion pour la photographie. Aujourd'hui elle travaille sur l'exposition et le contraste de l'image, et elle désigne les algorithmes pour avoir le rendu qu'elle aime. Son travail et son hobby s'influencent et s'alimentent mutuellement.

Fan de ski ayant grandi dans la vallée alpine de la Maurienne, Thomas n’a pas hésité le moindre instant à postuler à un stage chez GoPro en 2021. A ce moment-là, il finissait son cursus d’ingénieur généraliste à L’Ecole des Mines de Saint-Etienne, en plus duquel il suivait avec un master spécialisé en traitement d’images.

Une fois chez GoPro, il a découvert la Recherche et Développement dans le cadre d’un stage sur la balance des blancs. Il a ensuite été ravi de poursuivre l’aventure chez GoPro comme ingénieur au sein de l’équipe algorithme.

Chez GoPro, il apprécie particulièrement la finalité de leur travail ainsi que la liberté pour l’organiser. Il couple le 100% présentiel l’essentiel de l’année pour profiter de l’ambiance du bureau et des sessions de sport entre collègues avec des périodes de télétravail d’environ 1 mois pour retourner en Savoie profiter des joies de la montagne, été comme hiver.

Au cours d’un semestre au Canada dans le cadre de ses études d’ingénieur, elle découvre le traitement d’images et se sent tout de suite attirée par ce domaine. Après ses études, elle débute plutôt dans le domaine du traitement de signal. 4 ans plus tard, Sandra intègre GoPro et y trouve tous les ingrédients d’une recette qui lui plaît : du défi technique, la satisfaction de voir son travail prendre vie dans des produits, une entreprise qui comprend et encourage les passions : la sienne étant le triathlon. Ingénieur au sein de l’équipe qui conçoit et développe les algorithmes de traitement d’images depuis presque 7 ans, elle consacre aujourd’hui son temps à coacher l’équipe responsable des algorithmes liés à l’exposition, au contraste et à la dynamique des images et vidéos GoPro. Son quotidien ? Organiser, planifier, guider et s’assurer qu’ils créent les algorithmes les plus aboutis dans le temps qui leur est imparti, le tout dans une ambiance de travail bienveillante et conviviale.

Curieux de nature et passionné d'informatique, Luc entre à l’Université de Technologie de Compiègne, où, après deux ans de tronc commun il se spécialisera en informatique embarquée. Il conclut ses études d'ingénieur par un stage chez GoPro axé sur le debug en temps réel. Au terme de son stage, il accepte avec enthousiasme le CDI qu’on lui propose et rejoint l’équipe firmware. Il participe aux activités d’intégration algorithmique, d’architecture logiciel et de développement d’outils de debug.

Pendant ses études d'ingénieur en informatique, Maya a choisi de se spécialiser dans l'imagerie. Ses cours et stages se sont focalisés sur le traitement et le rendu d'images. Une fois son diplôme en main, elle décide de rejoindre GoPro. Dans l'équipe firmware embarqué, elle participe à plusieurs projets de développement d'outils de test et débug. Le fait de pouvoir voir le fruit de son travail sur un produit concret est à la fois satisfaisant et motivant. Aujourd'hui, pas une seule étape de validation ne se passe de ses contributions, depuis le temps réel embarqué jusqu'aux serveurs de tests automatisés.