Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité Pourquoi nous rejoindre ?
Rejoindre notre équipe, c'est intégrer un environnement dynamique à l'intersection de l'intelligence artificielle, des systèmes embarqués et du transfert industriel. Vous contribuerez au développement de solutions innovantes, déployées dans des contextes industriels réels aux contraintes fortes : latence, consommation énergétique, ressources embarquées limitées.
Vous travaillerez au sein d'une équipe reconnue pour son expertise en IA embarquée, dotée d'un écosystème complet : plateformes matérielles (STM32, Jetson, FPGA, capteurs sur-mesure) et environnement logiciel riche (frameworks d'IA embarquée, outils d'optimisation, toolchains de déploiement).
Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) passionné(e), curieux(se) et rigoureux(se), prêt(e) à s'investir dans des projets de R&D appliquée à fort impact, et à monter rapidement en compétence au contact d'une équipe expérimentée.
Vos missions principales :
· Concevoir, développer et valider des algorithmes d'IA pour des systèmes embarqués (microcontrôleurs, FPGA, GPU, capteurs intelligents).
· Adapter et optimiser des modèles de Machine Learning/Deep Learning pour des environnements contraints (mémoire, latence, consommation).
· Intégrer les modèles sur des plateformes matérielles variées (STM32, GPU NVIDIA, FPGA, etc.), en interaction avec les développeurs embarqués et les data scientists.
· Contribuer au développement de bibliothèques logicielles, au choix d'architectures embarquées et à l'industrialisation des solutions.
· Participer à une veille technologique active sur les frameworks d'IA embarquée (AiDGE, TVM, STM32Cube.AI, ONNX Runtime,).
· Monter progressivement en autonomie sur des activités de gestion technique de projet.
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