Ingénieur Traitement de Données Radar & Perception Marine | 100% télétravail

CDI
Saint-Rémy-lès-Chevreuse
Télétravail total
Salaire : Non spécifié

OSE Engineering
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

A l’embauche

  • Exploitation de la donnée : Analyser les échos pour différencier les cibles d’intérêt (navires, bouées) du bruit de mer (clutter) et des phénomènes météorologiques. Mise en place d’algorithmes de machine learning et deep learning.

  • Analyse Doppler & Vitesse : Développer des algorithmes exploitant la vitesse radiale des échos pour améliorer la discrimination des cibles mobiles et la robustesse du tracking.

  • Optimisation contextuelle : Définir dynamiquement les seuils et paramètres radars (filtres Doppler, fenêtrage d’amplitude, gain) pour garantir une détection optimale quel que soit les conditions environnementales.

  • Développement Algorithmique : Concevoir des modèles en Python (pour la R&D) et les implémenter en Rust ou C++ pour une exécution temps réel.

  • Extraction de caractéristiques : Créer des descripteurs basés sur la forme et la dynamique des échos pour alimenter les modules de classification.

A court terme

  • Optimisation de la chaîne de traitement : optimiser les temps de calcul entre la réception de l’écho et sa caractérisation logicielle.

  • Validation de modèles : Participer aux campagnes d’essais en mer afin d’évaluer la performance des algorithmes et modèles déployés.


Profil recherché

  • Formation : Ingénieur ou Docteur spécialisé en traitement du signal, data science, Machine Learning.

  • Expérience : Une expérience en analyse de données issues de capteurs physiques (Radar, Sonar, Lidar), ou domaine connexe est attendue.

Compétences techniques clés :

  • Développement logiciel : Capacité à coder en Python pour le prototypage et l’analyse de données. Le développement d’algorithmes performants et sûrs en Rust ou C++ est un plus.

  • Connaissance Radar : Compréhension des modes de balayage, de la résolution en distance/azimut et de l’influence de la hauteur d’antenne sur l’amplitude reçue.

  • Traitement du signal et analyse de données : Statistiques, probabilités et filtrage (Kalman, filtrage particulaire) pour le suivi de cibles basé sur la vitesse.

  • Machine Learning : algorithmes d’apprentissage supervises et non supervisés


Déroulement des entretiens

Un premier échange avec Paul-Emile (responsable du programme) et Gabriel (chef de projet) puis un second échange avec la direction de OSE Engineering. Les échanges se déroulent par visioconférence Teams.

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