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Ingénieur.e de recherche (IR) en développement d'outils Deep Learning pour la détection de dégradation dans les batteries (H/F obligatoire)

Date Limite Candidature : vendredi 14 février 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Ingénieur.e de recherche (IR) en développement d'outils Deep Learning pour la détection de dégradation dans les batteries (H/F obligatoire)
Référence : UMR7314-ARNDEM-010
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : AMIENS
Date de publication : vendredi 24 janvier 2025
Type de contrat : IT en contrat CDD
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 17 février 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 2900€
Niveau d'études souhaité : BAC+5
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
BAP : E - Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type : Ingénieur-e en ingénierie logicielle


Missions

Le développement de briques logiciels Degradation Prediction, sous la forme d’un jeu d’algorithmes IA pré-entraînés (time-series/Diffusion) pour la détection de l’apparition d’anomalies associées au vieillissement des batteries et leur connexion avec les algorithmes existants sur la prédiction de l’évolution de l’état de santé.


Activités

Développement d'une structure logiciel complète full-stack et de l'intégration de nos algorithmes IA pré-entraînés pour la détection d'anomalie.


Compétences

Les compétences attendues sont : (1) une très bonne maîtrise de la programmation en Python et des outils associés pour les algorithmes de deep learning, (2) une maîtrise des outils en base de données, back-end et front-end, (3) de fortes compétences en data science sur la préparation et la visualisation de grands volumes de données.


Contexte de travail

Ce travail s'inscrit dans la valorisation des travaux de recherche réalisés au sein de l'équipe Image&Datascience du LRCS porté par Arnaud Demortière (DR CNRS). Avec la construction de la startup PreDeeption sur la maintenance prédictive IA avancée pour les batteries.


Contraintes et risques

Le poste sera localisé au laboratoire LRCS à Amiens.

#J-18808-Ljbffr