Notre équipe contrôle grandit pour relever des défis toujours plus ambitieux.
Entre déplacements complexes (sols irréguliers), vision embarquée, navigation cartographiée, montée d’escaliers, intégration de nouvelles possibilités hardware, ou encore détection et sécurisation des chutes, les défis sont aussi variés que passionnants.

Aujourd’hui, la robotique connaît une transformation majeure grâce au machine learning, qui ouvre la voie à des mouvements plus naturels, fluides, et à des choix de contacts au sol audacieux.
Mais nous savons aussi que les approches classiques basées sur le contrôle prédictif (MPC) conservent des atouts précieux : interprétabilité, développement progressif, maintenabilité.

Pour explorer et combiner le meilleur de ces mondes, nous recherchons un profil expérimenté en machine learning appliqué à un produit commercial.
En rejoignant notre équipe, vous aurez un rôle clé pour nous aider à imaginer et développer des algorithmes de locomotion toujours plus performants, mais aussi robustes, évolutifs et rigoureusement test.

Les missions inclueront notamment :

• Proposition d’architectures modulaires pour répondre à nos problématiques de contrôle

• Revues de littérature, présentations à l’équipe des dernières innovations

• Développement d’algorithmes de locomotion – par des méthodes model-based, machine learning, ou hybrides. Passage d’obstacles, traversée de terrains accidentés ; observation d’état ; planification de contacts ; évitement d’obstacles

• Amélioration du simulateur pour un meilleur transfert

• Tests sur le robot réel et en simulation ; correction des problèmes observés

• Développement d’un framework de test.

• Tu es ingénieur.e logiciel expérimenté.e, avec au moins 5 ans d’expérience sur sur le développement d’algorithmes de machine learning en entreprise,

• Tu as déjà travaillé en équipe sur l’entraînement, l’intégration et la mise en production d’algorithmes ML, en suivant des processus structurés,

• Tu es rigoureux.se et méthodique, capable de tester et valider tes algorithmes de manière exhaustive, en assurant leur robustesse et leur stabilité dans des environnements réels exigeants.

• Tu es à l’aise avec les mathématiques appliquées (algèbre linéaire, calculs matriciels, cinématique, modélisation physique), tu as également une solide maîtrise du développement logiciel (Python/C++).

• Tu as le goût du détail et sais expliquer tes calculs et tes choix algorithmiques avec clarté et pédagogie, que ce soit à tes pairs ou à des profils non techniques.

Compétences

• Python : niveau autonome

• C++ : niveau autonome

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

• Reinforcement learning : niveau expert

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

• Algèbre linéaire, calculs matriciels, optimisation numérique : niveau autonome

• Automatique (observateurs, contrôleurs) : connaissances basiques

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

• Bonnes pratiques de développement logiciel, intégration continue, tests automatisés : niveau expert.

Infos :

Contact : marine.petriaux@wandercraft.health

1.     Exercice de pré-sélection

• Réponds aux 3 questions qui te seront posées dans l’étape suivante

• Dans un prochain email, nous te proposerons un cas pratique. L’idée étant de comprendre ta manière d’aborder une problématique complexe, ta structuration et tes choix technologiques.

2.     Entretien avec la manager de l’équipe

3.     Entretien RH

4.     Entretien avec un membre du Comex.