Nous recherchons pour notre client un Ingénieur logiciel spécialisé en traitement du signal. Le poste est basé à Versailles (78). Notre client est une PME qui conçoit, fabrique et vend des débitmètres précision et haute précision.

• Conception et développement d’algorithmes :

- Développer des algorithmes de traitement du signal pour des applications spécifiques (filtrage, détection, estimation, compression, etc.).
- Implémenter des transformées mathématiques (Hilbert, Fourier, ondelettes, convolution, etc.) pour analyser et traiter des signaux.
- Optimiser les algorithmes pour des contraintes temps réel ou embarqué.

• Développement logiciel :

- Coder en C/C++ pour le logiciel embarqué
- Intégrer des bibliothèques spécialisées (FFTW, NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Développer des outils de simulation et de validation en Python ou Matlab pour tester les performances des algorithmes.

• Collaboration et innovation :

- Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (ingénieurs hardware, ingénieurs logiciels, ingénieurs ultrason, ingénieurs mécaniques de fluides).
- Participer à la recherche et au développement de nouvelles méthodes de traitement du signal.
- Rédiger des documentations techniques et des rapports d’analyse.

• Optimisation et performance :

- Optimiser le code pour des plateformes embarquées (DSP, FPGA).
- Analyser la complexité algorithmique et proposer des améliorations.
- Valider les performances des systèmes en conditions réelles

Ce qu'il vous faut pour réussir :

• Diplômé d’Ingénieur Télécom, Electronique, Physique, Mathématiques appliquées ou Master/Doctorat en traitement du signal, automatique
• Expérience en codage de logiciel embarqué
• Appétence pour l’innovation, la conception et les phases de prototypage et de tests
• Goût pour la modélisation et la résolution de problèmes
• 3 ans minimum de codage de traitement du signal
• Anglais courant

• Traitement du signal :

- Maîtrise des transformées (Fourier, Hilbert, ondelettes, Laplace).
- Connaissance des filtres (FIR, IIR, Kalman, adaptatifs).
- Expérience avec la convolution, la corrélation et l’analyse temps-fréquence.

• Langages et outils :

- C/C++, Python, MATLAB.
- Bibliothèques : NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch, FFTW.
- Outils de simulation : Simulink, LabVIEW.

• Plateformes embarquées :

- Expérience avec des DSP (STM32 avec FPU en particulier), FPGA (Altera, Xilinx)

• Mathématiques appliquées :

- Algèbre linéaire, statistiques



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