Yncréa Ouest est un Établissement d’Enseignement Supérieur Privé d’Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. Yncréa Ouest gère l’école d’ingénieurs ISEN Yncréa Ouest, implantée sur les villes de Brest, Caen, Nantes, Rennes et de Paris. L’école forme des élèves ingénieurs dans les technologies du numérique, notamment les systèmes numériques embarqués, la robotique, l’énergie, les objets connectés (IoT), l’intelligence artificielle, le big data, l’environnement, le développement durable, les technologies marines et la cybersécurité.
Au sein d’Yncréa Ouest, le laboratoire L@bISEN https://isen-brest.fr/labisen concentre ses activités autour d’un projet commun de recherche tourné vers les systèmes autonomes et intelligents. Ce projet comporte trois axes : réseaux de capteurs, traitement des données et smart grids. Le laboratoire compte 126 personnes, dont 55 enseignants-chercheurs, dont 7 HDR. Le L@bISEN a été évalué par le HCERES en 2021 (vague B).
Notre association est handi-accueillante et étudie avec la même attention toutes les candidatures, indépendamment du genre ou de la situation de handicap.
Le Poste
Contexte applicatif :
Ce poste s’inscrit dans le cadre du projet SIIRI, financé par la région Bretagne, dans l’axe "innovation collaborative au croisement des filières". Le projet vise à améliorer la sécurité et la qualité des produits agroalimentaires par des solutions d’imagerie hyperspectrale intelligentes, combinant hyperspectrale et intelligence artificielle, notamment deep learning.
Mots-clés : imagerie hyperspectrale, modèles auto-apprenants, apprentissage automatique, deep learning, optimisation, industrie agroalimentaire.
Missions Principales
* Participer à la collecte des données hyperspectrales en environnement expérimental ou semi-industriel.
* Réaliser le prétraitement des données (correction spectrale, réduction dimensionnelle, annotation).
* Développer et tester des modèles de deep learning (CNN, autoencoders, modèles légers) pour la détection automatique de corps étrangers.
* Évaluer la performance des modèles (précision, rapidité, robustesse).
* Collaborer avec les chercheurs, post-doctorants et partenaires industriels.
* Rédiger des rapports techniques et contribuer à des publications scientifiques ou professionnelles.
Profil Recherché
Diplômes : Ingénieur ou Master 2 (Bac+5) en informatique, traitement du signal, vision par ordinateur, IA ou domaine connexe.
Compétences souhaitées :
* Maîtrise de Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn.
* Notions en traitement ou analyse d'images hyperspectrales (souhaitées).
* Expérience en entraînement de réseaux de neurones profonds.
* Bonnes compétences en communication écrite et orale.
* Autonomie, rigueur, organisation et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.
Avantages
* Travailler dans une équipe de recherche dynamique et collaborative.
* Accès à des ressources de pointe et infrastructures de calcul.
* Opportunité de publier dans des conférences et revues renommées.
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