ENSEA, Grande Ecole d’ingénieurs généraliste dans le domaine du numérique qui délivre le diplôme d’ingénieur depuis 1952. L’ENSEA héberge également 9 équipes de recherche regroupées dans deux laboratoires de renommée internationale : LEA laboratoire d’électronique et d’automatique, et ETIS, UMR CNRS spécialisé dans le traitement de l’information et des systèmes.
Le laboratoire ETIS, est un acteur majeur du traitement de l’information et des systèmes intelligents. Avec plus de 170 membres, ETIS mène des recherches interdisciplinaires au croisement du traitement du signal, des sciences des données, de l’intelligence artificielle, de la robotique, des réseaux du futur, de la cybersécurité, de la conception de circuits et des systèmes cyber-physiques.
ETIS développe des approches allant de la modélisation théorique des systèmes complexes (systèmes cognitifs, réseaux hétérogènes, interactions multimodales) à la conception de méthodes d’apprentissage pour des systèmes autonomes et adaptatifs (IoT, robots interactifs, dispositifs biomédicaux, capteurs distribués, etc.). Sa dynamique s’appuie sur une démarche bottom-up, où chaque équipe fait émerger ses problématiques fondamentales tout en répondant à des besoins concrets issus de partenariats académiques ou industriels.
Le laboratoire est fortement impliqué dans les Programmes d’Investissement d’Avenir (Labex, Equipex, Equipex+, PEPR 5G et O2R), dans des projets ANR, Horizon Europe, CIFRE, ainsi que dans de nombreux partenariats industriels. Il accueille chaque année une dizaine de chercheurs invités et mène une politique affirmée de valorisation, incluant la création de spin-off et le développement de plateformes technologiques.
Les activités scientifiques sont organisées autour de quatre équipes — CELL, ICI, Data&AI, NeuroCyber, ainsi que d’un groupe transversal Design-STS articulant sciences de l’ingénieur, sciences humaines et design. Les activités expérimentales s’appuient sur sept plateformes thématiques couvrant capteurs, robotique, mouvement, images, réseaux, circuits.
Un•e candidat•e avec une expertise forte dans la conception de systèmes embarqués à faible empreinte, en particulier appliqués aux domaines en environnement sévère (médical, machines autonomes, aéronautique, spatial, télécommunications…). L’aspect soutenabilité en tant que tel requiert de : développer des méthodes de conception spécifiques (au niveau matériel, numérique ou analogique et/ou au niveau algorithmique) ; trouver une solution pour réduire l’empreinte du système (bio-inspiration, neuromorphisme, compression, codage, opérateur mathématique, architectures d’amélioration de rendement ou de prédistorsion …) ; mettre au point des technologies pour adapter le circuit et/ou les mécanismes matériels ; permettre un traitement intelligent des communications sans fil ; etc.
Avec ce recrutement, le laboratoire ETIS vise à renforcer son expertise dans le développement de substrats computationnels pour des applications stratégiques telles que le « Green AI », les systèmes communicants, y compris les front-end Radio-Fréquence, les IA à faible consommation de puissance, les co-processeurs neuronaux, les IA en environnement sévère, l’edge computing, ou la vision par ordinateur qui sont au cœur des activités de recherche de l’équipe. Une expérience significative dans l’implémentation matérielle ou logicielle de ces types d’architectures est particulièrement importante, afin de développer ou renforcer des collaborations existantes ou nouvelles avec CELL sur des projets multidisciplinaires, qui incluent par exemple des collaborations avec les autres équipes d’ETIS , ainsi que des partenariats nationaux et/ou internationaux.
Le candidat ou la candidate devra avoir une expertise démontrable dans la conception, l’architecture, et/ou l’implémentation d’au moins un des domaines suivants :
Communications flexibles : circuits et systèmes RF
Architectures numériques : architectures neuronales, processeurs neuronaux ;
Traitements et apprentissage : traitement d’image ou de signal, apprentissage machine avec contrainte d’embarquabilité, traitement de données issus de capteurs non-conventionnels.