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Portail > Offres > Offre IRL2958-NADWER-056 - Chercheur en robotique pour l'agriculture de précision / Chercheuse en robotique pour l'agriculture de précision H/F

Chercheur en robotique pour l'agriculture de précision / Chercheuse en robotique pour l'agriculture de précision H/F

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mardi 7 février 2023

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Informations générales

Référence : IRL2958-NADWER-056
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : METZ
Date de publication : mardi 17 janvier 2023
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2805 euros brut selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Ce projet s'inscrit dans le cadre du projet NINSAR PEPR sur la robotique pour l'agriculture de précision, une action collaborative à l'échelle française. L'objectif spécifique de ce projet est de développer des outils de cartographie sémantique pour l'environnement naturel extérieur. En supposant que la localisation soit résolue dans ce contexte, l'objectif sera de reconnaître les caractéristiques de l'environnement afin d'adapter les paramètres de contrôle et de sélectionner les comportements élémentaires. Cela implique de reconnaître les éléments de la scène, tels que le type de sol, les espèces cultivées, les humains et les obstacles. Un intérêt spécifique sera la conception d'une carte 3D en ligne, enrichie de la sémantique de la géométrie.

Activités

Traitement de la perception et cartographie, Deep-learning, vision par ordinateur (avec Deep-learning), ROS, Intégration et génie logiciel, développement et déploiement linux, tests sur le terrain, expérimentations.
Très bonne expression en anglais écrit et oral (bonne communication en français serait un plus), Bonne capacité de communication en public.
Expérience en gestion de projet multi-partenaires, en particulier impliquant industrie et académie, expérience en conduite de projet.

Compétences

Deep-learning: modèles de segmentation et de détection, modèles récursifs pour le traitement de la vidéo.
Détection d'objet, tracking et cartographie 3D, géométrie 3D, fusion de données.
Intégration ROS, expérimentation sur le terrain.
Ecriture scientifique en anglais et francais

Contexte de travail

Projet NINSAR financé par le PEPR et impliquant la plupart des laboratoires de robotique français. Les expérimentations de terrain seront coordonnées par l'INRAe à Clermont-Ferrand et une certaines mobilité en France est donc attendue dans le contexte de ce post-doc.

Contraintes et risques

Contraintes: Projets impliquant un goût démontré pour l'expérimentation sur le terrain en environnement naturel ou agricole. Une forte appétance en ingenierie et développement sera indispensable.
Risques: Travail avec des robots industriels et travail sur écran

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