Ingénieur-chercheur en simultaneous localisation and mapping (slam) et machine learning h/f

Rejoignez le CEA pour donner du sens à votre activité, mener ou soutenir des projets de R&D nationaux et internationaux, cultiver et faire vivre votre esprit de curiosité.

Nous cherchons un(e) Ingénieur-chercheur en Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) et Machine Learning. Ce poste de cadre en CDD est basé sur le site du CEA Paris-Saclay, Essonne (91). Ce poste est à pourvoir dès que possible.

Vous interviendrez sur deux applications :

1/ Démantèlement

Le projet porte sur un système de spectro-imagerie permettant la localisation précise de débris de combustibles dans des conduites complexes, en exploitant des capacités d'imagerie gamma 3D couplées à une reconstruction 3D détaillée de l'environnement.

Les objectifs : - fournir des informations essentielles, dépassant les limitations des procédures d'imagerie 2D standard ; - Récupérer de façon efficace des débris de combustible dans des environnements difficiles.

Pour cela, une cartographie fine et précise, associant l'ambiance radiologique et la cartographie 3D de l'environnement, est indispensable pour localiser les débris et planifier les interventions. Le principal défi technologique réside dans la création, à partir de mesures discrètes obtenues par les capteurs, d'une carte radiologique alignée en temps réel avec le référentiel de la cartographie 3D de l'environnement.

Dans ce contexte, vous interviendrez sur deux axes complémentaires :
- Étalonage et synchronisation des différents systèmes : vous assurerez une coordination optimale entre la partie SLAM et la spectro-imagerie gamma pour garantir l'intégrité et la précision des données collectées.
-Benchmark des algorithmes SLAM : vous ferez une analyse comparative approfondie des algorithmes SLAM existants.

Ces contributions seront déterminantes pour valider la pertinence et l'efficacité du système dans les scénarios complexes envisagés.

2/ Santé

Le laboratoire souhaite développer un framework d’apprentissage fédéré où les participants sont des dispositifs médicaux portatifs (simulés par des cartes électroniques) afin d’évaluer et de renforcer les stratégies de sécurité au niveau de serveur central d’agrégation et également au niveau des méthodes de chiffrement des informations échangées entre les cartes et le serveur central.

Vous contribuerez au développement de ce framework et intégrerez les méthodes d’IA développées au laboratoire au sein des cartes électroniques et du serveur central d’apprentissage fédéré.

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#CEA-List ; #Ingénieure ; #Chercheuse ; #Research Engineer : #AI ; #LI-CB1 ; #Industry4.0

VOTRE PROFIL
- Master 2 ou école d’ingénieur (bac+8 – sera un atout apprécié) dans les domaines suivants : traitement du signal, traitement d’image, électronique, ou un domaine similaire.
- Excellentes compétences en Python et connaissance d'un langage de programmation de bas niveau, par exemple, C ou C++.
- Solides connaissances dans le domaine de la cartographie et de la localisation simultanées (SLAM) et de l’odométrie.
- Des connaissances en développement et en intégration de systèmes électronique, notamment dans le domaine de fusion de capteurs.
- Des connaissances en mesures physiques et imagerie de rayonnements seront fortement appréciées.

Afin de valider les systèmes développés, un attrait pour les mesures expérimentales sera apprécié.

Vous évoluerez dans un environnement fortement pluridisciplinaire. Pour cela, la curiosité scientifique et le goût du travail en équipe sont attendus et des qualités de communication orale sont recherchées à la fois en français et en anglais.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous