Ingénieur·e de Recherche Ir en Développement d'Outils Deep Learning pour la Détection de Dégradation dans les Batteries Obligatoire H/F

CNRS
Postée il y a 8 jours

Les missions du poste

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 attendus 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 grand volume 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 avancé pour les batteries.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Contraintes et risques


Le poste sera localisé au laboratoire LRCS à Amiens

Lieu : Amiens
Contrat : CDD
Salaire estimé : 42 500 € par an
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