at Capgemini
Full TimeCapgemini Engineering, leader mondial des services d'ingénierie, rassemble des équipes d'ingénieurs, de scientifiques et d'architectes pour aider les entreprises les plus innovantes dans le monde à libérer leur potentiel. Des voitures autonomes aux robots qui sauvent des vies, nos experts en technologies digitales et logicielles sortent des sentiers battus en fournissant des services uniques de R&D et d'ingénierie dans tous les secteurs d'activité. Rejoignez-nous pour une carrière pleine d'opportunités, où vous pouvez faire la différence et où aucun jour ne se ressemble.
Le département R&I interne de Capgemini Engineering a lancé un projet R&I sur la thématique de l'industrie du futur, visant à concevoir un système de monitoring de l'Humain capable de mesurer en temps réel les états cognitifs et physiques des opérateurs industriels. L'objectif de ce système est de faire en sorte que les opérateurs soient toujours dans des conditions de travail respectant leurs capacités physiques et cognitives afin d'améliorer leur santé (diminution des TMS) et leur sécurité (réduction des accidents et des risques psycho-sociaux) tout en optimisant la productivité des entreprises (diminution des erreurs de production et baisse des coûts liés aux arrêts maladies).
Votre mission : Vous participerez à l'amélioration d'un algorithme de classification de la charge cognitive basée sur des données physiologiques recueillis lors d'expérimentations. Les améliorations reposeront en partie sur la construction de nouveaux réseaux de neurones, la transformation de série temporelles en image 2D, et l'utilisation de méthodes de Transfert Learning avancées.
Vous participerez aux tâches suivantes:
• Etude bibliographique du sujet.
• Réalisation d'expérimentation pour collecter des données.
• Traitements et analyse des données collectées.
• Construction et modification d'algorithmes de Deep Learning avec Transfert Learning.
• Rédaction d'articles scientifiques.
Votre profil :
De formation BAC +5 (Ecole d'ingénieur ou Master) avec un profil en Machine Learning, Sciences Cognitives et/ou Neurosciences Cognitives, Informatique et/ou BioInformatique, Data Sciences.
Vous avez de solides connaissances en programmation (Python), en traitement du signal, en Deep Learning et en Transfert Learning. Des connaissances dans la démarche expérimentale et l'utilisation des techniques de mesure de signaux physiologiques (ESG notamment) constituent un atout.
