Ingénieur/Chercheur en Machine Learning pour la transformation du bois H/F
CEA
Grenoble France, Grand Est, Aube (10)
il y a 2j

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Intitulé de l'offre

Ingénieur / Chercheur en Machine Learning pour la transformation du bois H / F

Cadre

Durée du contrat (en mois)

Description de l'offre

Le domaine de la transformation du bois n’a pas bénéficié d’avancées technologiques significatives sur les quarante dernières années.

A l’heure de la numérisation de l’industrie, dans tout domaine, des améliorations importantes dans l’aide à la décision au poste pourraient permettre de réduire les déchets et améliorer la rentabilisation de la matière première qui souffre aujourd’hui des aléas climatiques de plus en plus fréquents.

La numérisation des outils industriels, et la profusion de données associées impactent de manière durable les usages qui en sont faits dans ces domaines.

Les progrès dans le développement de techniques automatisées d'analyse de données et de décision nécessitent un travail interdisciplinaire dans des disciplines telles que les algorithmes d'apprentissage automatique, les principes statistiques et de calcul, l’analyse d’image qui sous-tendent ces algorithmes, les méthodes d'entreposage des données et leur analyse.

Dans un contexte qui encourage la numérisation et l'optimisation des techniques de transformation primaire du bois, l’entreprise a la volonté de développer et proposer des procédés de transformation intelligents afin de soulager la charge mentale de ses opérateurs et également réduire les déchets issus de la découpe de grumes et planches.

L’opérateur doit avoir à sa disposition des innovations technologiques et organisationnelles qui vont l'aider dans la gestion de ses tâches et notamment dans la prise de décision.

Cela permettra de s’adapter également à des nouveaux embauchés habitués aux nouvelles technologies et favoriser l’attractivité de ces emplois.

Le candidat recruté aura pour objectif principal de concevoir un système de classification des singularités sur le bois, sur la base d’intelligence artificielle, pour ensuite déterminer le meilleur schéma de découpe de la planche.

Cet objectif participe au désir de la scierie de disposer d’un outil d’aide à la décision pour aider l’opérateur au poste à réaliser une tâche aujourd’hui très sujette à la subjectivité de l’opérateur.

Des tâches annexes mais néanmoins importantes seront de choisir le matériel de vision dans les contraintes économiques et industrielles de la scierie, ainsi que de faire la détection des singularités (analyse d’image).

Pour cela, le candidat devra au préalable définir, en concertation avec les équipes de la scierie et celles de CEA TECH, les singularités à détecter et les critères de coupe.

Plusieurs postes seront à équiper, avec un environnement qui pourra évoluer, tout comme les paramètres de découpe. Le modèle et l'algorithme d'apprentissage seront évalués par des métriques qu'il faudra définir en tenant compte des différentes contraintes physiques et environnementales.

A terme, le modèle IA et le système de vision permettant l'acquisition de données doivent être industrialisés et être opérationnels dans l’environnement de la scierie.

Profil du candidat

Formation : Ecole d’ingénieur ou Universitaire (bac+5 ou bac +8) en Data Science / informatique / mathématique / physique appliquée

Compétences clés :

  • Mathématiques de traitement des données et statistiques
  • Machine Learning / Deep Learning
  • Traitement et analyse d’image
  • Implémentation d’algorithmes complexes
  • Environnement technologique : Python, R, C++, Matlab
  • Anglais courant (parlé, lu et écrit)
  • Allemand parlé serait un plus.
  • Au-delà des compétences scientifiques et techniques, vous devrez :

  • Faire preuve d’autonomie
  • Montrer de la curiosité et être capable de modéliser un problème jusqu’à un ensemble clair de concepts et d’hypothèses à tester
  • Goût pour la communication des résultats et la vulgarisation scientifique
  • Etre force de propositions et être capable d’aller chercher des solutions dans des zones de connaissances tacites et explicites
  • Avoir un goût pour la R&D dans une optique d’industrialisation et d’optimisation
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