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.