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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # EN SYSTÈME EMBARQUÉ ET EDGE COMPUTING POUR LA MOBILITÉ ACTIVE - CAMPUS DE BREST - H/F - **Company:** Yncrea Ouest - **Location:** Brest, France - **Experience:** Experienced - **Salary:** €42,000.0 - **Contract:** Temporary contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, C++ (Programming Language), Embedded Software, Real-Time Operating Systems, Visual Systems, PIC Microcontroller, Real Time Systems, Deep Learning, Multiaccess Edge Computing - **Published:** July 30, 2026 - **Apply:** https://emploi.ouest-france.fr/offre-d-emploi/ing-nieure-de-recherche-en-syst-me-embarqu-et-edge-computing-pour-la-mobilit-active-campus-de-brest-h-f-13390002/ ## About the Role Edge Computing, Systèmes embarqués, Intelligence Artificielle embarquée, Fusion multi-capteurs (Radar/Vision), Frugalité énergétique, Deep Learning, Mobilité active, Smart City., LE OU LA CANDIDAT(E) DOIT DÉTENIR - Un dipôme d'ingénieur, master ou doctorat en systèmes embarqués, - De solides compétences en programmation, en particulier en langages C/C++ , - Une expérience avec les microcontrôleurs et les plateformes de développement embarquées : STM32, MCU/NPU, - Une bonne connaissance des systèmes d'exploitation temps réel (RTOS, Zephyr), - Un intérêt pour les systèmes de vision embarqués, les algorithmes de traitement d'images et la frugalité énergétique dans les systèmes embarqués, - Une capacité à travailler de manière autonome et à résoudre des problèmes de manière créative, - D'excellentes compétences en communication orale et écrite, avec la capacité de présenter des résultats de recherche de manière claire et concise, . Une expérience professionnelle de 4 à 5 ans., Systèmes Embarqués, Microcontrôleurs, Systèmes Temps Réel, Langages C/C++ ## Description Ce poste d'ingénieur de recherche au LabISEN s'inscrit dans le cadre du projet Dragonfly, financé par la Banque Publique d'Investissement (BPI). Ce projet est réalisé en partenariat avec Ecocompteur et NUsense est vise à développer une nouvelle solution de mesures de fréquentation et de sécurisation des déplacements en mode doux. FICHE D'IDENTITÉ DU POSTE - Établissement de rattachement : Yncréa Ouest, Établissement d'enseignement supérieur privé d'intérêt général (EESPIG), sous contrat avec le ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche - Unité de recherche : LabISEN - Équipe de recherche : Vision-AD (Vision et Analyse de Données) - Lieu de travail : site de Brest - Durée du contrat : 24 mois - Missions : intégration d'algorithmes de vision embarquée, développement sur des plateformes de calcul embarqué, optimisation de la consommation énergétique, validation sur le terrain, etc. - Rémunération : 42 k€ brut annuel selon profil et expérience - Autres activités : possibilité de participer aux activités d'enseignements d'Yncréa Ouest CONTEXTE APPLICATIF Le projet Dragonfly répond aux enjeux croissants de la mobilité durable et de la sécurité routière (Vision Zéro accident). Actuellement, les gestionnaires d'espaces publics et naturels font face à une limite technologique : les caméras IA classiques sont trop énergivores (6 à 60W) pour un déploiement massif sans raccordement électrique, tandis que les radars Doppler manquent de finesse dans la classification des usagers. Dragonfly propose une rupture technologique en combinant fusion de données (radar/vision) et intelligence artificielle frugale pour une consommation totale réduite, permettant un fonctionnement autonome sur panneau solaire dans des zones urbaines ou isolées. OBJECTIF Sous la responsabilité de l'ISEN Ouest, en charge du Lot "IA Embarquée et Fusion de données", votre mission principale sera d'intégrer l'intelligence du système. L'objectif est d'implantrer des modèles d'IA optimisés (quantization, pruning) capables d'associer en temps réel les détections radar (vitesse, distance) et les flux vidéo (classification fine des piétons, vélos, trottinettes). Vous devrez participer à l'intégration des algorithmes pour garantir un taux de classification correct tout en respectant les contraintes de sobriété énergétique et de confidentialité des données (edge computing sans transmission d'images brutes). ## Related Videos - [Edge Orchestration for the Physical World: Connecting Cameras, Sensors, and Devices with MQTT](https://www.wearedevelopers.com/videos/100081-edge-orchestration-for-the-physical-world-connecting-cameras-sensors-and-devices-with-mqtt) - [Getting Started with Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/260-getting-started-with-machine-learning) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Solving Architectural Entropy With Runnable Diagrams](https://www.wearedevelopers.com/videos/100144-solving-architectural-entropy-with-runnable-diagrams) - [Robots are coming into the wild! 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