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.
Profil recherché
Compétences et expérience indispensables
* 5+ années d'expérience professionnelle en Data Science, Ingénierie ML ou IA robotique.
* Maîtrise des langages de programmation tels que Python, C++ ou similaire.
* Maîtrise de X-Cube-AI et de l'environnement ST (CubeMX, CubeIDE).
* Connaissance approfondie de TensorFlow et des outils de quantification/optimisation associés.
* Expérience en MatLab ou Simulink.
* Solides compétences en Python, y compris l'utilisation de TensorFlow ou PyTorch.
* Solide compréhension en reinforcement learning, théorique et pratique.
* Expérience avec des modèles d'IA embarqués sur cible (microprocesseurs et/ou microcontrôleurs).
* Solide expérience en analyse de séries temporelles et en modélisation prédictive.
* Connaissance en traitement du signal et analyse des données issues des capteurs.
* Familier avec les workflows ML Ops et le déploiement sur les systèmes embarqués.
* Maîtrise de SQL, manipulation de bases de données.
* Capacité avérée à travailler de manière indépendante et conduire des projets de l'idéation au déploiement.
* Résolution de problèmes : Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes techniques complexes.
* Gestion de projet : capacité à gérer plusieurs projets simultanément et respecter les délais dans un environnement en évolution rapide.
* Maîtrise de l'anglais (écrit et parlé) - niveau B2 ou supérieur.
Points bonus
* Expérience avec Isaac Sim de Nvidia ou d'autres simulateurs basés sur la physique.
* Connaissances en mécatronique ou systèmes embarqués (Arduino, Jetson, Raspberry Pi).
* Expérience en traitement du signal pour les IMU ou les données biomécaniques.
* Expérience préalable dans les dispositifs médicaux ou la robotique embarquée.
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