Chez REEV, nous repensons la mobilité humaine. Notre mission est de permettre aux personnes à mobilité réduite de marcher à nouveau, librement, en toute sécurité et en toute confiance. Nous développons DREEVEN, une orthèse robotisée nouvelle génération, optimisée par l'IA en temps réel et l'actionnement électrohydraulique. Combinant biomécanique, robotique et hydraulique avancées, DREEVEN offre aux utilisateurs une assistance précise et personnalisée.
Soutenus par des investisseurs reconnus et une équipe d'ingénieurs, de cliniciens et d'entrepreneurs passionnés en France et aux États-Unis, nous recherchons maintenant un Data Scientist pour rejoindre l'équipe principale de R&D et diriger le développement de l'intelligence embarquée.
Pour en savoir plus : www.reev.care Ton rôle
En qualité de Data Scientist senior, tu seras responsable de la conception, du développement et du déploiement de modèles d'IA embarqués qui alimentent le mouvement intelligent de DREEVEN. Tu transformeras les données de capteurs haute fréquence en prise de décision en temps réel et en contrôle adaptatif, en déployant un système d'IA qui apprend et réagit à la démarche de chaque utilisateur.
Il s'agit d'une opportunité unique de construire quelque chose de profondément significatif, techniquement complexe et à la frontière de la robotique, de la technologie médicale et de l'intelligence artificielle.
Principales responsabilités
- Développement de modèles
- Concevoir et entraîner des modèles de classification, de prédiction et de contrôle via Machine Learning et Deep Learning.
- Analyser les données de séries temporelles à partir d'IMU, capteurs de pression, encodeurs et autres systèmes embarqués.
- Intégration de l'IA embarquée
- Collaborer avec des ingénieurs en systèmes embarqués pour déployer des modèles dans des environnements d'exécution optimisés.
- S'assurer que les modèles fonctionnent en temps réel avec des performances et une robustesse, élevées sur les systèmes embarqués.
- Opérations et infrastructure ML
- Créer et maintenir des pipelines ML de bout en bout, de la collecte de données au déploiement et à la surveillance du modèle.
- Exploiter les outils cloud pour les entrainements et leur monitoring.
- Collaboration et recherche
- Travailler de manière transversale avec les équipes hardware, software et cliniques.
- Contribuer à la recherche scientifique, aux brevets et aux publications, le cas échéant.
- Améliorer en continu les algorithmes en se basant sur l'avancée de l'état de l'art
- Validation et itération
- Participer aux tests utilisateurs et aux essais cliniques pour valider les performances du modèle.
- Améliorer continuellement les algorithmes en fonction de l'utilisation réelle et des cas particuliers.
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