Descriptif du poste: Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) R&D hautement motivé(e) pour contribuer au développement de notre système de mesure du Débit d'Absorption Spécifique (SAR). Ce poste consiste à rechercher, développer et valider des méthodes avancées de traitement du signal électromagnétique et de calcul du SAR, à intégrer des approches de machine learning lorsque cela est pertinent, et à assurer une implémentation robuste au sein de notre logiciel de mesure afin d'améliorer la précision, la fiabilité et la conformité aux normes. Responsabilités principales * Analyser, maintenir et améliorer les algorithmes existants de calcul du SAR et de post-traitement, implémentés en MATLAB et Python. * Développer et optimiser des chaînes de traitement du signal pour les mesures en champ proche et les méthodes du Spectre en Ondes Planes (PWS) (filtrage, fenêtrage, techniques de reconstruction, etc.). * Intégrer des approches de machine learning dans la chaîne de traitement afin d'améliorer la robustesse, la détection d'anomalies et la précision des mesures. * Identifier les causes racines des anomalies de mesure par des analyses approfondies de données et proposer des solutions correctives. * Assurer la cohérence entre les modèles basés sur les données et les contraintes physiques ainsi que les exigences réglementaires. * Contribuer au développement de méthodes de calcul du SAR robustes et conformes aux normes. * Garantir que les performances des algorithmes respectent les normes IEC. * Contribuer à la documentation technique et participer aux discussions relatives à la normalisation IEC/IEEE. Profil recherché: Qualifications requises * Master (MSc) ou Doctorat (PhD) en mathématiques appliquées, traitement du signal, ingénierie RF, électromagnétisme ou domaine connexe. * Solide expertise en traitement du signal électromagnétique. * Expérience dans le développement et la validation de pipelines de machine learning. * Maîtrise avancée de MATLAB et Python. * Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Qualifications appréciées * Expérience avec des systèmes de mesure SAR ou des essais de conformité RF. * Connaissance des normes d'exposition IEC/IEEE et des processus de normalisation. * Expérience avec des frameworks de machine learning (ex. PyTorch, TensorFlow). * Compréhension des transformations champ proche - champ lointain ou des méthodes du Spectre en Ondes Planes (PWS).