Descriptif du poste:   Efficacité des Robots Mobiles Autonomes pour le transport et le chargement / déchargement des équipements) : * La conception mécanique d'une étagère intelligente de chargement / déchargement * L'intégration d'un bras cobotique sur une base de robot mobile * Mise en place de méthodes de diagnostic et de pronostic sur les robots * Création d'un banc de test * Mise en oeuvre d'une preuve de concept opérationnelle. Ce travail d'ingénieur se focalisera sur la mise en place de méthodes de diagnostic et pronostic en collaboration avec des industriels. L'innovation de rupture liée à ce projet consiste dans la mise en oeuvre d'un ensemble robot mobile et cobot dans un environnement contraint comme celui du semi-conducteur et cela au-delà des contraintes techniques d'intégration (stabilité mécanique), la gestion des batteries et du flux de datas seront des vrais challenges à relever. En plus de la surveillance et du pilotage des robot, le robot doit être doté d'un système d'interaction avec les étagères intelligentes et également prendre en compte les actions réalisées par les humains. Ceci représente un challenge scientifique auquel il faut apporter des nouvelles stratégies de pilotage prenant en compte toutes ces différentes interactions. Le développement d'algorithmes de surveillance des robots sera nécessaire pour la détection de défauts et le pronostic des défaillances (en y incorporant les aspects énergie). Ces informations (robots) permettront d'aider à la prise de décision quant à l'allocation des robots pour les diverses missions au niveau Flotte et en visant à améliorer la sécurité de la FAB tout en évitant les engorgements. Profil recherché: COMPETENCES REQUISES : Connaissances * Langue anglaise : B2 minimum  * Méthodologie de conduite de projet (animation de réseaux d'experts ou de chercheurs, coordinations d'actions communes, capacité à mobiliser des partenaires divers) * Organisation et fonctionnement de l'enseignement supérieur et de la recherche * Connaissance approfondie d'un domaine disciplinaire ou interdisciplinaire   Compétences opérationnelles * Doctorat dans l'un des domaines suivants : robotique, machine learning, automatique * Compétences avancées en programmation : Python, C/C++, R, MatLab, etc. ; * Compétences avancées en outils de traitement des données volumineuses et massives ; * Connaissances en analyse statistique et machine learning ; * Expérience en tant que chercheur ML/Data Scientist ; * Connaissances théoriques en statistiques et probabilités ; * Connaissances théoriques en Machine Learning et Deep Learning ; * Expérience dans la conception d'algorithmes performants en termes de calcul.   Compétences comportementales * Méthodologie ; * Capacité d'analyse ; * Sens relationnel ; * Sens de l'initiative, créativité ; * Curiosité et ouverture d'esprit ; * Gestion des priorités et veiller au respect des délais ; * Rigueur et réactivité ; * Aptitude au travail collaboratif dans une équipe d'informaticiens et de chercheurs ; * Capacité rédactionnelle, savoir rendre compte synthétiquement des actions entreprises et des réalisations ; * Autonomie