Ingénieur de recherche en planification de mission pour les systèmes autonomes distribués F/H

IRT Saint Exupéry

Location: Biot, Provence-Alpes-Côte d'Azur
Work arrangement: On-site
Job type: Temporary
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Key skills in this ad

Skills and tools

LLM
Python
Java
Git
Docker

Languages

English

Qualifications

Bac+5
Bac+8

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About this role

Missions :

CDD 9 mois renouvelable Au sein de l’axe Technologies Numériques de l’IRT Saint Exupéry, vous contribuerez au développement de technologies innovantes de planification de mission et de prise de décision autonome pour des systèmes distribués de satellites et de drones (aériens, de surface et sous-marins), pour des applications civiles et de défense. Vous aurez la responsabilité d’élaborer des méthodes de planification de mission partiellement décentralisées, adaptées aux contraintes des systèmes embarqués, permettant à plusieurs plateformes de coordonner leurs actions et d’adapter dynamiquement leurs missions à l’évolution du contexte opérationnel, sous de fortes contraintes de ressources, de communication et de fiabilité. Vous interviendrez sur l’ensemble du processus de recherche et développement, depuis l’analyse des cas d’usage jusqu’à la conception, l’implémentation et l’évaluation des solutions algorithmiques, en étroite collaboration avec les ingénieurs et experts mis à disposition par les partenaires industriels du projet. Vos missions principales seront les suivantes :
Analyser les cas d’usage industriels, formaliser les problèmes de planification associés et caractériser les objectifs de mission, les contraintes opérationnelles et les critères de performance, en coordination avec les experts des partenaires.
Réaliser un état de l’art des approches algorithmiques existantes, notamment en optimisation et intelligence artificielle, et identifier les pistes les plus prometteuses au regard des besoins industriels.
Adapter et développer les solutions algorithmiques retenues pour l’allocation et l’ordonnancement de tâches, la coopération entre plateformes et la replanification dynamique des missions, notamment face à l’apparition d’événements imprévus ou à l’évolution des priorités opérationnelles.
Veiller à la robustesse et à l’efficacité des solutions développées, en tenant compte des contraintes des systèmes embarqués et distribués, notamment les ressources de calcul limitées, les communications intermittentes ou indisponibles, et la connaissance partielle de l’état du système.
Contribuer à la constitution de scénarios et de jeux de données d’entrée représentatifs, puis réaliser des expérimentations, des campagnes d’évaluation et des analyses de performances afin de comparer les approches étudiées et de caractériser les solutions développées.
Contribuer à la conception et à la réalisation de démonstrateurs technologiques intégrant les briques algorithmiques développées, en collaboration avec le reste de l’équipe projet.
Assurer la valorisation des travaux réalisés au travers de livrables techniques, publications scientifiques, démonstrations et échanges avec les partenaires industriels et académiques.
Participer à la définition des orientations scientifiques et techniques des projets et contribuer à la rédaction de propositions techniques pour de nouveaux programmes de recherche et prestations. Profil :
Formation Bac+5 à Bac+8 (Ingénieur, Master ou Doctorat) en mathématiques appliquées, informatique, recherche opérationnelle, optimisation ou intelligence artificielle.
Première expérience significative (3 à 5 ans, doctorat inclus) dans la conception et le développement d’algorithmes d’optimisation, de planification, d’ordonnancement ou d’allocation de ressources appliqués à des problèmes complexes.
Une connaissance des systèmes autonomes (satellites, drones, etc.) et de leurs contraintes opérationnelles constituerait un atout.
Solides connaissances en algorithmique, optimisation combinatoire et recherche opérationnelle, notamment appliquées à la planification, à l’allocation et à l’ordonnancement de tâches, ainsi qu’à la prise de décision sous contraintes.
Connaissance de méthodes de résolution de problèmes complexes : optimisation mathématique, programmation par contraintes, heuristiques, métaheuristiques ou approches d’intelligence artificielle appliquées à la planification et à la décision (apprentissage par renforcement, planification symbolique, approches agentiques fondées sur les LLM, etc.).
Connaissances en planification distribuée, systèmes multi-agents, optimisation décentralisée ou mécanismes de coopération entre agents (négociation, enchères, consensus, etc.) constitueraient un atout.
Maîtrise du langage Python. La connaissance de Java serait appréciée.
Expérience en développement logiciel scientifique et expérimentation (Git, Docker, intégration continue, validation de performances).
Bon niveau d’anglais technique et scientifique.
Curiosité et goût pour l’innovation. Autonomie et capacité d’initiative.
Rigueur scientifique et esprit d’analyse. Aptitude à communiquer et à vulgariser des sujets complexes.
Esprit d’équipe. Capacité à travailler dans un environnement multidisciplinaire associant recherche et besoins des industriels.

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