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Ingénieur algorithmes de navigation confirmé f/h

Carrières-sur-Seine
CDI
De 50 000 € à 65 000 € par an
Publiée le 1 juin
Description de l'offre

Dans le cadre du renforcement de notre équipe R&D Navigation, nous recherchons un.e ingénieur.e spécialisé.e en algorithmes GNSS/INS et développement C++ embarqué.

Vous rejoignez une équipe à taille humaine (experts navigation) et intervenez sur la conception, l’implémentation et l’optimisation d’algorithmes jusqu’à la qualification finale dans le système de navigation.



🎯 Votre rôle

Vous contribuez directement à l’amélioration des performances de nos systèmes de navigation en travaillant sur des problématiques d’estimation et de fusion de données GNSS/INS.

Votre rôle est principalement centré sur :

🧠 Développement algorithmique navigation

* Conception et amélioration d’algorithmes GNSS avancés :

* Standalone, RTK, PPP, resolution d’ambiguités

* Environnement multi constellations, multifréquences

* Traitement de mesures GNSS brutes

* Fusion GNSS / INS :

* Filtrage de Kalman (EKF/UKF) en couplage lâche et serré

* Fusion de données multi capteurs

* RAIM et intégrité GNSS

* Analyse et amélioration de la robustesse en environnements dégradés :

* Optimisation du traitement GNSS (multi-trajets, jamming/spoofing)

* Optimisation de la navigation inertielle

💻 Développement C++ embarqué (élément central du poste)

Une part importante de votre mission est l’implémentation et l’optimisation en C++ temps réel embarqué :

* Implémentation d’algorithmes de navigation en C++

* Optimisation performance / robustesse / latence

* Intégration dans une architecture logicielle embarquée

* Gestion de contraintes temps réel

👉 Le C++ est au cœur du produit, pas un simple outil d’intégration. Les algorithmes développés sont directement intégrés dans des systèmes embarqués temps réel utilisés sur le terrain.



📊 Validation et analyse

* Mise en place de tests automatisés des performances sous Matlab / Python

* Validation sur données réelles et scénarios terrain

* Étude de comportements en conditions dégradées

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