[PhD] Thèse en IA et traitement du signal pour l’estimation du rythme cardiaque fœtal

Compétences attendues : Le/la candidate recherché(e) sera issu(e) d’une formation en traitement du signal, mathématiques appliquées ou apprentissage automatique. Il/elle devra être intéressé(e) par les aspects théoriques et expérimentaux liés à l’application visée. Sujet de thèse : Dans le contexte du monitoring fœtal, le cardiotocogramme (CTG), basé sur une mesure…

Lire la suite

[Ing] Machine Learning Engineer

Date de publication : 26 mai 2026 Description de la mission L’emploi s’inscrit dans le cadre du projet de startup SequoIA Analytics, actuellement en phase de création. SequoIA Analytics offre des solutions innovantes pour l’analyse du trafic routier et des infrastructures, opérant à distance et immédiatement déployables. Pour cela, SequoIA Analytics exploite les données acquises le…

Lire la suite

[StageM2] Hardware Implementation of an IoT Satellite Receiver

Scientific Context Direct-to-Satellite Internet of Things (DtS-IoT) technologies enable low-cost, battery-powered, low-power devices to communicate directly with a satellite in low Earth orbit at approximately 500 km altitude. This enables the transmission of low-data-rate information from remote geographic areas where no terrestrial infrastructure, such as a base station, is available…

Lire la suite

[PostDoc] GENɸ : IA Générative 3D conditionnée par la géométrie, la structure et la physique

Présentation du laboratoire d’accueil Basé à Paris-Saclay, le CEA List est l’un des quatre instituts de recherche technologique de CEA Tech, direction de la recherche technologique du CEA. Dédié aux systèmes numériques intelligents, il contribue au développement de la compétitivité des entreprises par le développement et le transfert de technologies….

Lire la suite

[PhD] LiDAR–Image Fusion for Accurate and Domain-Adaptive Multi-View Stereo Reconstruction using Transformer-based Architectures

Keywords Computer Vision, Photogrammetry, denes matching, multi view stereo, deep learning, multi-model Contexte Traditional 3D reconstruction methods based on stereo dense matching or Multi-View Stereo (MVS) reconstruction rely solely on photogrammetry and often fail in areas with low texture, specular surfaces, or complex geometries [6,8]. Meanwhile, LiDAR systems produce dense…

Lire la suite

[PhD] à l’Ecole Navale : Contrôle adaptatif d’un drone en conditions dégradées : Etude des solutions de méta-apprentissage par renforcement profond pour des scénarios d’appontage

Une campagne de recrutement d’un doctorant informatique (IA / robotique) est ouverte à l’Ecole Navale au sein de l’équipe de recherche sur les drones à l’IRENav (EA 3634, Lanvéoc-Poulmic, https://www.ecole-navale.fr). Le sujet porte sur l’intelligence artificielle appliquée à l’appontage autonome de drones en environnement maritime complexe. Lieu : Institut de…

Lire la suite

[PhD] Réseaux neuronaux ultra-basse précision pour la vision événementielle embarquée

Cette thèse vise à concevoir une nouvelle génération de réseaux de neurones binarisés ou fortement quantifiés pour le traitement de données issues de caméras à événements sur plateformes embarquées. Contrairement aux caméras conventionnelles, les caméras événementielles produisent des flux asynchrones et parcimonieux décrivant les variations locales de luminance, offrant une…

Lire la suite