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# Ingénieur/Ingénieure « Système de perception coopérative, adaptative et sémantique basé IA pour la s

- **Company:** ESIGELEC
- **Location:** Saint-Étienne-du-Rouvray, France (Remote available)
- **Experience:** Starter
- **Salary:** €35,000.0
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Large Language Models, Deep Learning
- **Published:** May 20, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=3e94984cec3732ec

## About the Role

* Formation exigée : Ingénieur ou équivalent (Bac+5) en IA, robotique mobile, véhicule autonome et smart mobilité.
 * Formation souhaitée : Docteur (Bac+8) en recherche d'un postdoctorat à la suite d'une thèse, idéalement en IA, robotique mobile, véhicule autonome et smart mobilité
 * Expérience exigée : Débutant accepté
 * Expérience souhaitée : Une première expérience dans le domaine serait un atout
 * Qualités attendues : Curiosité, dynamisme, ambition, volonté d'apprendre et capacité à travailler en équipe.

## Description

Missions : Le projet SCOOPE vise à développer un système de perception coopérative, adaptative et sémantique, basé sur l'IA, TIC et V2X, pour améliorer la sécurité, l'efficacité énergétique, la compréhension de scènes et la fluidité de la navigation autonome en environnement dynamique. Il exploite les données de l'égo-véhicule, des véhicules environnants et des infrastructures intelligentes pour optimiser la navigation en conditions difficiles.

Dans le cadre de ce projet, vous serez amené à travailler sur les 3 volets suivants :

 1. Perception coopérative et écoresponsable : fusion multi-capteurs ; réduction énergétique via perception mutualisée (activation sélective des capteurs); utilisation d'Edge AI et d'apprentissage fédéré pour limiter le coût de calcul.

 2. Adaptation dynamique à la conduite : modulation des paramètres de capteurs en fonction des conditions environnementales (activation de radar en cas de brouillard, désactivation de caméras inutiles) ; anticipation des événements critiques (freinage, piéton masqué, virages) via perception distribuée entre véhicules.

 3. Analyse sémantique et navigation intelligente : fusion de données par IA (BEVFusion, UniBEV), deep learning multitâche (M-TL) pour détection et tracking temps-réel d'objets 3D, segmentation sémantique (UniAD) ; recours à des modèles LLM pour interprétation sémantique de la scène.


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