Descriptif du poste: Missions principales : * Conception et développement d'algorithmes : - Développer des algorithmes de traitement du signal pour des applications spécifiques (filtrage, détection, estimation, compression, etc.). - Implémenter des transformées mathématiques (Hilbert, Fourier, ondelettes, convolution, etc.) pour analyser et traiter des signaux. - Optimiser les algorithmes pour des contraintes temps réel ou embarqué. * Développement logiciel : - Coder en C/C++ pour le logiciel embarqué - Intégrer des bibliothèques spécialisées (FFTW, NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch, etc.). - Développer des outils de simulation et de validation en Python ou Matlab pour tester les performances des algorithmes. * Collaboration et innovation : - Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (ingénieurs hardware, ingénieurs logiciels, ingénieurs ultrason, ingénieurs mécaniques de fluides). - Participer à la recherche et au développement de nouvelles méthodes de traitement du signal. - Rédiger des documentations techniques et des rapports d'analyse. * Optimisation et performance : - Optimiser le code pour des plateformes embarquées (DSP, FPGA). - Analyser la complexité algorithmique et proposer des améliorations. - Valider les performances des systèmes en conditions réelles Profil recherché: Ce qu'il vous faut pour réussir : * Diplômé d'Ingénieur Télécom, Electronique, Physique, Mathématiques appliquées ou Master/Doctorat en traitement du signal, automatique * Expérience en codage de logiciel embarqué * Appétence pour l'innovation, la conception et les phases de prototypage et de tests * Goût pour la modélisation et la résolution de problèmes * 3 ans minimum de codage de traitement du signal * Anglais courantCompétences techniques requises : * Traitement du signal : - Maîtrise des transformées (Fourier, Hilbert, ondelettes, Laplace). - Connaissance des filtres (FIR, IIR, Kalman, adaptatifs). - Expérience avec la convolution, la corrélation et l'analyse temps-fréquence. * Langages et outils : - C/C++, Python, MATLAB. - Bibliothèques : NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch, FFTW. - Outils de simulation : Simulink, LabVIEW. * Plateformes embarquées : - Expérience avec des DSP (STM32 avec FPU en particulier), FPGA (Altera, Xilinx) * Mathématiques appliquées : - Algèbre linéaire, statistiques