Machine Learning & Robotique – Vision-Language-Action (VLA) Embarqué - Freelance

Taux journalier (TJM): 370 Contexte du poste

Dans le cadre du développement de solutions robotiques intelligentes temps réel, nous renforçons notre équipe R&D avec un·e Ingénieur·e spécialisé·e en Machine Learning appliqué à la robotique.
Vous interviendrez sur la conception, l’intégration et l’optimisation d’algorithmes Vision-Language-Action (VLA) déployés sur des systèmes robotiques embarqués, du prototype à la validation sur robots réels.

Missions principales

• Concevoir, développer et évaluer des algorithmes Vision-Language-Action (VLA) adaptés aux systèmes robotiques embarqués temps réel
• Intégrer des modèles ML dans des plateformes robotiques réelles, en garantissant robustesse et fiabilité
• Optimiser les modèles pour des contraintes embarquées (latence, mémoire, performance)
• Développer des composants logiciels assurant une interaction fluide entre modules ML et systèmes robotiques
• Réaliser des campagnes de tests et de benchmarks en simulation et sur robots physiques
• Participer à l’itération des algorithmes à partir de retours terrain
• Produire des exemples applicatifs détaillés basés sur les solutions logicielles développées
• Collaborer étroitement avec les équipes robotique, logiciel et R&D

Compétences techniques requises

• Machine Learning & IA
• Solides bases en machine learning appliqué à la robotique
• Expérience avec PyTorch
• Compréhension des architectures Vision-Language-Action (VLA) et de leurs contraintes embarquées

Robotique

• Excellente maîtrise de Python et C++
• Bases solides en mathématiques appliquées à la robotique
• Expérience pratique avec ROS / ROS2
• Expérience concrète avec des robots réels

Familiarité avec des environnements de simulation :

• Gazebo
• MuJoCo
• NVIDIA Isaac

Systèmes embarqués

• Compréhension des contraintes hardware MPU / embedded
• Optimisation et déploiement de modèles ML sur matériel embarqué

Compétences transverses

• Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes
• Goût pour l’expérimentation terrain et le prototypage
• Autonomie, rigueur et esprit d’ingénierie
• Capacité à travailler dans des environnements multidisciplinaires

Formation & expérience

• Diplôme d’ingénieur ou Master (Bac+5) en robotique, IA, informatique ou domaine équivalent
• Expérience (académique ou industrielle) en robotique intelligente ou ML embarqué appréciée

Technologies & méthodes (How we do it)

• Intégration, optimisation et évaluation de modèles ML pour la robotique embarquée
• Développement logiciel robuste pour systèmes robotiques complexes
• Tests itératifs en simulation et conditions réelles
• Approche orientée performance, fiabilité et usage terrain