Nous rejoindre, pour faire quoi ?
LSPM intervient pour déployer cette plateforme sur plusieurs cas d'usages de monitoring de structures, par exemple pour la maintenance prédictive des rails par analyse d'ondes élastiques guidées

Les missions :
Développer des méthodes d'analyse des signaux ultrasonores basées sur des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning pour améliorer les méthodes de monitoring de structures développées au laboratoire en vous appuyant notamment sur les outils de simulation.
Déployer les algorithmes sur le noeud de capteurs (électronique embarquée permettant le traitement des signaux au plus proche des capteurs) développé au sein du département notamment en utilisant et en contribuant à la plateforme AIDGE pour les algorithmes de Deep Learning.
Concevoir et mener des essais en vous appuyant en particulier sur la plateforme expérimentale SACHEMS (https://list.cea.fr/fr/plateformes/plateforme-sachems-saclay-high-end-equipment-for-the-monitoring-of-structures/) dédiée au SHM. Des déplacements sur site d'essais industriels seront aussi possibles, pour des démonstrations in-situ des technologies développées.
Analyser les résultats d'essais : évaluation des performances et des possibilités de transfert industriel.
Suivre des projets de R&D : depuis les phases d'élaboration technique, avec les partenaires industriels et/ou académiques et les membres du laboratoire et département, jusqu'au déroulement du projet, avec les partenaires et les autres contributeurs internes, avec la rédaction de rapports techniques associés et la réalisation de présentations d'avancement.
Valoriser et protéger la R&D mise en jeu : rédiger des mémoires techniques (brevets) et communiquer sur les projets (rédaction d'articles scientifiques, participation à des conférences nationales et internationales).
Le poste est un CDD de 24 mois, basé à Saclay (91).

#LI-MB1

Qui êtes-vous ?
Ingénieur(e) ou Docteur dans le domaine du contrôle non destructif (CND), du Structural Health Monitoring SHM), du traitement du signal vous justifiez d'une première expérience dans ce domaine.
Vous avez des connaissances en :
Le traitement du signal, l'analyse et le traitement des données ultrasonores notamment par des méthodes d'intelligence artificielle
L'instrumentation et la mise en oeuvre de protocoles expérimentaux
La programmation en Python pour le développement des méthodes et en C/C++ pour le déploiement en embarqué
Le travail en mode projet : gestion de projet, tenue des échéances et des jalons, reporting, rédaction de rapports techniques
L'anglais, tant à l'écrit qu'à l'oral
Vous êtes rigoureux(se), autonome, doté(e) d'un bon esprit d'analyse et vous appréciez le travail en équipe. Vous souhaitez participer et vous investir sur le long terme dans la recherche, l'innovation et le développement de nouvelles solutions, dans des domaines à forts enjeux.

Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons :
Un écosystème de recherche à la pointe, unique en son genre et dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal,
Une expérience sur une thématique à la pointe de l'innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,
Des activités porteuses dans un contexte économique favorable,
Des formations pour développer ou renforcer vos compétences,
Un équilibre vie privé - vie professionnelle reconnu,
Un accord de télétravail,
Un compte épargne temps afin de gérer au mieux vos congés et RTT,
L'accès à une épargne abondée par le CEA,
Un poste au coeur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,
Une rémunération selon vos diplômes et votre expérience, bénéficiant d'une progression régulière,
Un CSE actif en termes de loisirs et d'activités extra-professionnelles,
Une politique diversité et inclusion.
Nous avons hâte de vous accueillir dans notre équipe !

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. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation, rejoignez-nous!