Ingénieur en systèmes embarqués et développement logiciel

Vos missions en quelques mots



Missions :
La personne recrutée interviendra sur des missions de développement embarqué et logiciel. L'objective est de développer des environnements automatisé pour tracker et analyser le comportement d'animaux de laboratoire (Souris). Elle sera notamment chargée de :
Concevoir et développer des cartes électroniques de communication avec des capteurs, incluant la conception de PCB et l'implémentation de protocoles filaires (UART, SPI) et sans fil (Wifi,Bluetooth BLE);
Développer le firmware sur microcontrôleurs en C embarqué et C++; Développer des solutions logicielles en Python intégrant des techniques de machine learning pour l'automatisation de processus (analyse et résolution automatique de tickets, traitement de données) ; Réaliser des bancs de test en VHDL et Python, effectuer les simulations (Modelsim) et valider le comportement fonctionnel et temporel des designs ; Rédiger la documentation technique et les rapports de projet.
Activités :
Développement firmware C embarqué et prototypage;
Conception de PCB et routage avec ALTIUM ou kicad ;
Implémentation VHDL sur FPGA (Vivado, Cadence, Modelsim) ;
Développement Python (NumPy, TensorFlow, PyQt) et scripting MATLAB ;
Intégration de briques de machine learning dans des chaînes logicielles;
Développement d'interfaces graphiques (Qt) ;
Participation aux revues de conception et aux activités transverses de l'équipe.
Contexte de travail :
L'ingénieur sera intégré à L'UMR 8249 Plasticité du cerveau, dans l'équipe dirigé par Ph Faure et A Mourot. Il sera sous la direction de Philippe Faure et travaillera en étroite collaboration avec S Didienne ingénieur d'etude au laboratoire, en charge du développements des environnements d'études.




Profil recherché



Competences :
Maîtrise du C embarqué et C++;
Expérience en conception électronique et conception de PCB;
Maîtrise des protocoles de communication embarqués : UART, SPI, Bluetooth BLE ;
Maîtrise de Python avec expérience sur NumPy, TensorFlow et PyQt ;
Connaissance de MATLAB ;
Expérience en machine learning appliqué et automatisation de processus ;
Connaissance des environnements de conception microélectronique;
Capacité à intervenir sur des environnements Linux.
Contraintes et risques :
Rien de particulier




Niveau d'études minimum requis

* Niveau
Niveau 7 Master/diplômes équivalents
* Spécialisation
Sciences naturelles (biologie-géologie)




Langues

* Français
Seuil