Innover ensemble pour concevoir notre futur.
ECM est la filiale Ingénierie et Conseil en Technologies du groupe CRIT.
Depuis 50 ans, ECM accompagne les majors des industries aéronautique, automobile, défense, navale, ferroviaire et énergie.
Nous nous engageons dans chaque étape de réalisation des projets, depuis les phases avancées et le développement jusqu'à l'industrialisation et le maintien en condition opérationnelle.
Entreprise à taille humaine, véritable partenaire, nous mettons notre expérience et notre expertise avec agilité au service de nos clients.
ECM valorise ses équipes en leur proposant des projets stimulants et porteurs d'innovation.
Nos collaborateurs sont les ambassadeurs de la raison d'être de notre entreprise : l'expertise et l'humain au service des défis de demain. Le département Systèmes d'ECM conçoit et développe des moyens d'essais et outils robotisés innovants destinés à la qualification et la certification de composants. Dans ce cadre, l'entreprise explore la mise en place de systèmes de tri automatique basés sur la vision et l'intelligence artificielle.
En tant que stagiaire ingénieur IA embarquée / mécatronique, vous serez intégré à l'équipe RetD et travaillerez sur le développement d'une plateforme de tri autonome, composée :
\- d'un bras robotisé 6 axes à échelle réduite,
\- d'un module de vision par caméra,
\- d'un modèle d'IA embarqué sur Jetson Nano,
\- d'un système de commande robotique basé sur Python/C++/ROS.
Le système devra être capable de détecter des défauts sur des pièces, d'identifier automatiquement les pièces non conformes et de piloter le bras robotisé afin de les retirer de la ligne de production, permettant ainsi des fonctions de tri intelligent, contrôle qualité automatisé et manutention adaptative.
Objectifs techniques principaux:
- Concevoir et mettre en oeuvre une chaîne complète de vision-IA embarquée sur Jetson Nano.
- Développer ou intégrer un modèle d'IA pour la détection de défauts (CNN, YOLO, SSD...).
- Optimiser l'IA pour l'embarqué (TensorRT, pruning, quantization, batching).
- Interfacer l'IA avec un bras robotisé 6 axes existant.
- Développer le système de commande du bras (cinématique directe/inverse, trajectoires).
- Assurer la communication temps réel entre Jetson Nano, caméra et actionneurs.
- Concevoir des scénarios de tri et test de performance en situation proche production.
- Optimiser la vitesse, la réactivité et la robustesse du système complet.
Objectifs d'intégration et méthodologie:
- Collaborer avec l'équipe mécanique afin d'adapter ou développer l'outillage du bras robotisé.
- Intégrer des composants électroniques (capteurs, moteurs, contrôleurs) pour assurer le pilotage.
- Tenir un journal de tests, de mesures, et suivre les évolutions du système.
- Participer à la mise en place d'une interface utilisateur simple (dashboard / monitoring).
- Garantir une bonne cohérence entre les parties mécaniques, électroniques et logicielles Étudiant en ingénierie mécatronique / IA, avec compétences en vision par ordinateur et deep learning (CNN, YOLO, SSD).
- Maîtrise du déploiement de modèles optimisés sur Jetson Nano (TensorRT, quantization, pruning).
- Solides bases en Python/C++, ROS, cinématique robotique et intégration mécatronique.
- Expérience en communication temps réel et contrôle de bras robotisé 6 axes.
- Motivé, rigoureux et orienté RetD, souhaitant contribuer à une solution de tri autonome performante.
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