La mission
Dans le cadre d'un programme R&D stratégique au sein d'un environnement industriel complexe, vous intervenez sur le développement de stratégies avancées de contrôle commande (automatique) appliquées à des procédés industriels automatisés.
L'objectif est de concevoir et optimiser des systèmes complexe capables de piloter automatiquement des machines industrielles complexes à travers des approches avancées de modélisation physique , contrôle prédictif et automatisation.
Le contexte technique présente des problématiques proches des environnements de robotique autonome , véhicules intelligents ou systèmes industriels autonomes.
Vos missions porteront notamment sur :
- Le développement de modèles physiques représentant le comportement des procédés industriels
- La conception et l'optimisation de lois de commande avancées
- Le développement de stratégies de contrôle basées sur le MPC
- L'analyse du comportement dynamique des systèmes industriels complexes
- L'identification et la correction des dérives process
- L'exploitation des données industrielles afin d'optimiser les performances des modèles et des systèmes
- La participation aux phases de simulation, validation et amélioration continue
- La collaboration étroite avec les équipes R&D et experts métier afin de comprendre les contraintes physiques et industrielles des procédés
Les points forts de la mission
- Projet R&D à forte dimension innovation
- Sujets et environnement techniques complexes et stimulants
- Forte autonomie technique
- Vision long terme
- Environnement expert en contrôle commande avancé
- Possibilité de travailler sur des problématiques proches des systèmes autonomes intelligents
- Activité sur plusieurs années
- Possibilité de 100% télétravail
De formation Bac+5 / Ingénieur / Doctorat, vous avez une bonne capacité à comprendre les phénomènes physiques réels avant leur traduction en modèles mathématiques. Vous avez le goût pour les problématiques complexes et les environnements industriels exigeants
Vous justifiez de solides compétences en :
- Solides connaissances en automatique / contrôle-commande.
- Maîtrise de la modélisation physique de systèmes dynamiques.
- Expérience en Model Predictive Control (MPC) appréciée.
- Bon niveau en identification de systèmes et traitement du signal.
- Expérience en simulation numérique et validation de modèles.
- Développement Python .
Connaissances en Machine Learning appliqué à l'industrie constituant un atout.
Compétences appréciées :
- Digital Twin,
- MBSE / Model-Based Design,
- Optimisation,
- Estimation d'état,
- Commande avancée,
- Data Analytics industrielle.
La rémunération
💰 Selon profil et expertise.
- Un premier échange téléphonique d'une dizaine de minutes pour définir vos attentes et votre projet professionnel.
- Un entretien réalisé avec un Ingénieur d'Affaires.
- Réunion technique et proposition d'offres.