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Recrutement

Ingénieur de recherche

Ingénieur/postdoc machine learning

Vous êtes intéressés par l'apport de l'intelligence artificielle dans la construction de modèles physiques pour répondre aux enjeux et besoins des nouveaux services de mobilité ? Le laboratoire commun inmob sur le campus de Nantes de l'université Gustave Eiffel de France, pourrait être la prochaine étape de de votre carrière.

Contexte

Les recherches du Laboratoire Geoloc de l’Université Gustave Eiffel s’intéressent au développement de méthodes et systèmes de positionnement dynamique pour le voyageur. Il dispose d’un large champ de compétences en conception et programmation d’algorithmes de géolocalisation sans balise avec des moyens d’essais originaux. La société Okeenea Digital est une société innovante issue du groupe Okeenea spécialisée depuis 26 ans dans la conception et la fourniture de solutions d’accessibilité pour améliorer la mobilité en situation de handicap. Ces deux organismes se sont associés dans le laboratoire commun inmob (cartographie du handicap par mesure inertielle pour faciliter la mobilité) afin d'améliorer la mobilité des personnes en situation de handicap.

Notre ambition est de concevoir de nouvelles approches basées sur l'intelligence artificielle pour construire des modèles physiques qui décrivent les spécificités individuelles de déplacement des personnes en situation de handicap et ainsi individualiser les approches. Ces recherches vont permettre d'accroitre les performances des technologies actuelles de géolocalisation encore insuffisantes pour accompagner un aveugle ou une personne déficiente auditive sur tout son itinéraire et en toute sécurité sans dépendre d'un réseau très dense d balises. Pour renforcer l'équipe du labcom et contribuer aux travaux en intelligence artificielle au service de la mobilité, nous recherchons un ingénieur de recherche ou postdoc, idéalement avec des compétences complémentaires en physique/mathématique et intelligence artificielle.

Description du poste

Le candidat.e retenu sera responsable des actions de R&D en "machine learning" pour concevoir les modèles nécessaires au calcul de trace de déplacement et d'amélioration du navigateur au sens large. Ses responsabilités principales comportent notamment :

  • La conception de modèles pour calculer le vecteur déplacement d'une personne équipée d'un téléphone portable (signaux inertiels et satellitaires GNSS
  • La conception et maintenance d'une base de données des signaux recueillis par des objets connectés portés par les personnes en situation de handicap
  • Le transfert de briques scientifiques et technologiques sur un système embarqué pour du temps réel
  • La participation au pilotage et à l'administration du programme de recherche
  • Le co-encadrement des travaux de doctorants et stagiaires
  • La publications d'articles scientifiques

Compétences requises

  • Diplôme d’ingénieur, de Master 2 ou doctorat en : Traitement du signal, Machine Learning, Informatique ou tout autre discipline comparable
  • Maitrise des statistiques, du "data mining", du traitement de signal
  • Solides compétences en programmation Python et TensorFlow (cpp souhaité)
  • Expérience de travail dans l'utilisation du machine learning appliqué au domaine de la physique
  • Capacité éprouvée d'intégration des données à grande échelle
  • Compréhension significative des technologies des objets connectés et de la programmation sous Android
  • Capacité à intégrer efficacement les résultats de la recherche dans les publications et la propriété intellectuelle
  • Créativité et ouverture à l'innovation
  • Enthousiasme, responsabilité et excellentes capacités de collaboration
  • Passion pour la production de données de haute qualité
  • Solides compétences orales et écrites en Anglais
Type de contrat3 ans à temps plein (37h/semaine) avec un début mi 2021 (flexible)
LieuLaboratoire GEOLOC, Université Gustave Eiffel, Nantes, France
Echéance31/03/2021 23:50 - Europe/Brussels
CandidatureEnvoyer toutes les pièces (lettre de motivation, CV, diplômes, liste de productions/publications) dans un seul document pdf à frederic.le-bourhis@univ-eiffel.fr