Ingénieur de recherche - Détection de corps étrangers par imagerie hyperspectrale et deep learning dans l'industrie agroalimentaire - H/F

Yncréa Ouest est un Établissement d’Enseignement Supérieur Privé d’Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. Yncréa Ouest gère l’école d’ingénieurs ISEN Yncréa Ouest, implantée sur les villes de Brest, Caen, Nantes, Rennes et de Paris. L’école forme des élèves ingénieurs dans les technologies du numérique et notamment les systèmes numériques embarqués, la robotique, l’énergie, les objets connectés (IoT), l’intelligence artificielle, le big data, l’environnement, le développement durable, les technologies marines et la cybersécurité.

Au sein d’Yncréa Ouest, le laboratoire L@bISEN [https://isen-brest.fr/labisen] concentre ses activités autour d’un projet commun de recherche tourné vers les systèmes autonomes et intelligents. Ce projet est constitué de trois lignes de force : les réseaux de capteurs, le traitement des données et les smart grids. Le laboratoire compte à ce jour 126 personnes dont 55 enseignants-chercheurs, dont 7 HDR. Le L@bISEN a été évalué par le Hcéres en 2021 (vague B, voir site HCERES).

Pour inciter à la mixité des candidatures sur tous les postes et surtout ceux à forte prédominance féminine ou masculine, l’Association rappelle qu’elle étudie avec la même attention les candidatures féminines et masculines.

Association handi-accueillante, nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Le Poste

Contexte applicatif :

Cette offre s’inscrit dans le cadre du projet SIIRI, financé par la région Bretagne, au sein de l’axe "innovation collaborative au croisement des filières". Le projet réunit des entreprises innovantes dans les domaines de l’optique, des technologies de vision et du traitement automatisé, et vise à améliorer la sécurité et la qualité des produits agroalimentaires par des solutions intelligentes d’imagerie hyperspectrale.

L’objectif général est de développer des systèmes intelligents de détection de corps étrangers (plastiques, métaux, bois, etc.) dans les chaînes de production, en combinant des données hyperspectrales avec des techniques avancées d’intelligence artificielle, notamment de deep learning.

Mots-clés : imagerie hyperspectrale, modèles auto-apprenants, apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, optimisation, Industrie agroalimentaire.

Missions Principales

• Participer à la collecte des données hyperspectrales sur bancs expérimentaux ou en environnement semi-industriel.
• Réaliser le prétraitement des données (correction spectrale, réduction dimensionnelle, annotation, etc.).
• Développer, adapter et tester des modèles de deep learning (CNN, autoencoders, modèles légers) pour la détection automatique de corps étrangers.
• Participer à la comparaison et à l’évaluation des performances des modèles (précision, temps de calcul, robustesse).
• Collaborer avec les chercheurs, post-doctorants et partenaires industriels du projet.
• Rédiger des rapports techniques et contribuer à des communications scientifiques ou professionnelles.
  
  

Profil Recherché

Profil recherché :

• Diplôme d'ingénieur ou Master 2 (Bac+5) en informatique, traitement du signal, vision par ordinateur, IA ou domaine connexe.
  
  

Compétences souhaitées :

• Maîtrise de Python, bibliothèques d’IA comme PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
• Notions en traitement ou analyse d'images hyperspectrales (souhaitées mais non obligatoires)
• Expérience en entraînement de réseaux de neurones profonds
• Bonnes compétences en communication écrite et orale
• Autonomie, rigueur, sens de l’organisation et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire
  
  

Avantages

• L'opportunité de travailler au sein d'une équipe de recherche dynamique et hautement collaborative.
• Accès à des ressources de pointe, y compris des outils logiciels et des infrastructures de calcul.
• Possibilité de publier dans des conférences et des revues réputées.