Apprenti.e Ingénieur.e Mécatronique

Date de début du contrat

2023 09 03

Descriptif de la mission

centre français de rayonnement synchrotron, situé sur le plateau de Saclay près de Paris. Il s’agit d’un instrument pluridisciplinaire et d’un laboratoire de recherche, ayant pour mission de conduire des programmes de recherche en utilisant le rayonnement synchrotron, de développer une instrumentation de pointe sur les lignes de lumière et de mettre celles-ci à la disposition de la communauté scientifique. Le synchrotron , outil unique à la fois en matière de recherche académique et d’applications industrielles, a ouvert en 2008. Il est utilisé annuellement par plusieurs milliers de chercheurs français et étrangers, à travers un large éventail de disciplines telles que la physique, la biologie, la chimie, l’astrophysique, l’environnement, les sciences de la terre, etc.

I.Mission
La mission consiste à explorer différentes techniques pour améliorer : la qualité des systèmes mécatroniques en ce qui concerne la précision, la dynamique et la stabilité, et/ou pour augmenter le dégrée d'autonomie des systèmes mécatroniques interconnectés.

La mission, réalisée à la fois dans le pôle mécatronique et robotique, vise à étudier et mettre en œuvre des algorithmes et des processus avancés, tels que des techniques d'identification de systèmes, des filtres de Kalman ou/et des techniques d’IA (Machine Learning, Deep Learning).

II.Objectifs
L'objectif sera de trouver des méthodes efficaces pour optimiser la performance des systèmes mécatroniques. L’apprenti(e) devra mettre en place une méthodologie rigoureuse et documenter puis la mettre en applications sur des cas d’usage. Les solutions proposées seront ensuite industrialisées pour permettre leurs utilisations de la manière la plus générique possible.

Profil recherché 

CONNAISSANCES DE BASES INDISPENSABLES :
-Connaissances en mathématiques avancées et en traitement du signal.
-Compétences en programmation pour la mise en place des algorithmes et des processus de traitement de données.
-Compréhension des techniques d'identification de systèmes, modèles cinématiques et dynamiques ou/et techniques d’IA (Machine Learning, Deep Learning).

CONNAISSANCES ET/OU COMPÉTENCES COMPLÉMENTAIRES ÉVENTUELLES :
-Bonne capacité de communication pour documenter les différentes étapes du processus et présenter les résultats obtenus.

QUALITÉS REQUISES:
-Capacité à mettre en place une méthodologie rigoureuse pour la résolution de problèmes.
-Aptitude à travailler de manière autonome et en équipe.