Notre équipe de contrôle s’agrandit pour relever de nouveaux défis!
En 2025, Wandercraft se lance dans les humanoïdes, dans une collaboration étroite avec le groupe Renault. Nous tirons profit de notre expertise en robotique bipède et développons nos compétences en manipulation et port de charges, dans un environnement industriel et très compétitif.

Nous créons donc une équipe manipulation, avec une mission : développer les connaissances et la base de code afin de répondre aux nombreux use-cases clients que nous recevons, impliquant de manipuler des pièces variées avec dextérité.

La robotique vit une révolution avec l’arrivée du Machine Learning, permettant des mouvements fluides et des choix de contact, au sol comme en interaction avec des objets, innovants et plus naturels. Néanmoins les approches model-based traditionnelles ont leurs avantages en termes d’interprétabilité et de rapidité des itérations, et sont encore très utilisées dans l’industrie comme dans nos robots.

Dans cette équipe, nous explorerons les nouvelles technologies de manipulation (Machine Learning, imitation Learning, itérations de design en benchmark de mains, techniques de démonstration) avec un regard pragmatique et en gardant en tête l’intégrabilité avec le reste du logiciel et le hardware. Nous utiliserons parfois des méthodes plus traditionnelles par simplicité ou en complément, pour les premiers use cases. Nous essaierons également de prototyper et comparer différents end-effectors (grippers, mains sur étagère, mains designées en interne etc.).

Les missions pourront inclure (liste non exhaustive) :

• Revues de littérature en particulier en manipulation

• Présentation à l’équipe des dernières innovations de la littérature ou des derniers algorithmes développés en interne

• Développement d’algorithmes de manipulation (ou entraînement de policy)

• Tests sur robot réel et en simulation

• Améliorations du réalisme du simulateur, comparaison de simulateurs

• Tests automatisés, qualité du code, design de pipelines de vérification pour s’assurer de la non-régression

• Prototypage d’end-effectors en collaboration avec l’équipe Hardware, prototypage d’outils de démonstration

• Démonstrations de tâches pour des essais d’apprentissage

• Déplacements sur site dans les usines de nos clients, pour s’assurer du bon fonctionnement des use cases et corriger au besoin

• Diplôme : diplôme d’ingénieur

• Expérience : dans le secteur de la robotique, vous avez dans l’idéal une expérience dans la manipulation.

Une expérience académique sera valorisée, en particulier sur du contrôle optimal, de l’apprentissage par imitation, ou des modèles de diffusion.

Idéalement, vous avez une expérience dans le maintien de données dans le temps (stockage des datasets, corrections, augmentations, facilité d’utilisation, outils, CI, …).

Créativité, innovation, vous êtes capable développer de nouvelles choses avec une faible base existante et de faire des prototypes (projets de robotique personnels ou professionnels très appréciés).

Vous avez un attrait pour l’expérimental et l’adaptation des algorithmes aux contraintes du terrain et d’un produit commercial.

Vous avez une expérience du développement logiciel en équipe (modularité, test-driven developement, intégration continue, …).

Vous manipulez aisément des éléments d’algèbre linéaire (calculs matriciels), de cinématique et de modélisation physique (changements de repères, calculs de vitesse, …), et êtes expérimenté en développement logiciel (python/C++).

Rigoureux, vous savez vous relire et expliquer vos calculs ou vos algorithmes clairement.

Curieux et doté d’un bon esprit d’analyse, vous savez assurer une veille technologique efficace et apprendre de la littérature scientifique ou de rencontres lors de congrès.

Compétences

• Python : expert

• C++ : autonome

• Machine learning (analyse de données, augmentation, labeling, validation) : expert

• Imitation learning, modèles de diffusion : expert

• Robotique (cinématique, dynamique, analyse de données réelles) : autonome

• Algèbre linéaire, calculs matriciels, optimisation numérique : autonome

• Automatique (observateurs, contrôleurs) : autonome

• Vision (détection de features, création de cartes, SLAM) : connaissances basiques

• Bonnes pratiques de développement logiciel, intégration continue, tests automatisés : autonome