Dans le cadre de ses développements de géolocalisation indoor en VHF, Wheere a conçu des algorithmes temps réel capables d’estimer les distances entre émetteurs et récepteurs, puis de réaliser une trilatération afin de déterminer la position.
Ces méthodes d’estimation s’appuient sur l’apprentissage automatique, nécessitant des datasets réalistes. Votre rôle consistera à modéliser et simuler la propagation électromagnétique en VHF dans des environnements complexes et indoor, jusqu’au calcul des signaux IQ dans l’environnement simulé.
Vous rejoindrez l’équipe algorithmie de Wheere (6 personnes au total), en collaboration avec les experts en navigation et fusion multi-capteurs.
Missions principales :
Développer et maintenir des codes de simulation RF (Matlab, Python).
Modéliser la propagation en VHF dans des milieux indoor complexes (multi-trajets, diffraction, atténuation, influence des structures).
Générer des datasets réalistes pour l’entraînement de réseaux de neurones.
Concevoir des modèles numériques détaillés de propagation (site survey, ray tracing, effets de bâtiments).
Simuler des environnements complexes (réflexions multiples, dynamique fréquentielle, effets Doppler éventuels).
Anticiper l’impact des environnements réels et contribuer à la validation expérimentale.
Bac+5 / Doctorat en télécommunications, physique appliquée ou traitement du signal.
Solides connaissances en phénomènes de propagation RF (multi-trajets, diffraction, atténuation, propagation ionosphérique un plus).
Compétences en simulation numérique et programmation scientifique (Matlab, Python, éventuellement C++).
Intérêt pour l’IA appliquée au traitement du signal (génération de datasets pour réseaux de neurones).
Bonus : expérience en électromagnétisme numérique (FDTD, ray tracing, physique des ondes).
Entretien avec Gaëtan, Talent Recruiter
Entretien technique avec Pierre Arnaud Coquelin (CEO)
Test technique et rencontre croisée avec l’équipe technique (en présentiel)
Rencontrez Quentin, Signal Processing Engineer
Rencontrez Jérémy, Développeur Fullstack