Prototypage d'un réseaux de neurones sur une cible embarquée Emplois

Vous recherchez des emplois spécialisés dans le prototypage de réseaux de neurones sur cible embarquée ? Cette profession se situe à la croisée passionnante de l'intelligence artificielle et des systèmes embarqués critiques. Les professionnels de ce domaine sont chargés de concevoir, développer et optimiser des modèles de réseaux de neurones pour les faire fonctionner sur des plateformes matérielles aux ressources limitées, comme des microcontrôleurs, des processeurs embarqués ou des cartes de prototypage. Leur mission principale est de transformer un modèle d'IA, souvent conçu initialement dans un environnement de développement puissant (comme Python avec TensorFlow ou PyTorch), en une solution efficace et fiable intégrée directement dans un dispositif électronique. Leurs responsabilités typiques incluent le prototypage et l'entraînement initial du réseau de neurones, suivi d'une phase cruciale d'optimisation. Cette optimisation implique des techniques comme la quantification (réduction de la précision des calculs) et l'élagage (suppression de connexions neuronales peu importantes) pour réduire la consommation mémoire et accélérer l'inférence. Ils doivent ensuite porter et déployer le modèle optimisé, souvent en langage C/C++, sur la cible embarquée finale, en garantissant son bon fonctionnement dans des contraintes de temps réel, de déterminisme et de consommation énergétique. La création d'un environnement de test pour valider les gains de performance (temps d'exécution et empreinte mémoire) et la rédaction d'une documentation technique complète font également partie intégrante du rôle. Pour accéder à ces emplois, un profil technique solide est exigé. Les recruteurs recherchent généralement des diplômés d'écoles d'ingénieurs ou de masters spécialisés en informatique embarquée, systèmes électroniques ou intelligence artificielle. La maîtrise du langage C est fondamentale, accompagnée d'une compréhension approfondie des architectures des réseaux de neurones et des algorithmes d'apprentissage. Des compétences en optimisation algorithmique, en calcul matriciel et une forte appétence pour les mathématiques sont des atouts majeurs. Une connaissance des normes industrielles de développement (comme celles des secteurs aéronautique ou automobile) est souvent valorisée pour garantir la robustesse des solutions. En somme, ces experts font le pont entre l'IA et le monde physique, permettant à des dispositifs autonomes de percevoir, décider et agir localement, sans dépendre du cloud. Les opportunités d'emplois dans ce secteur innovant sont en forte croissance, portées par l'expansion de l'IA à la périphérie (edge AI) dans des domaines comme l'automobile, l'aérospatial, l'industrie 4.0 et les objets connectés. Si vous combinez expertise en systèmes embarqués et passion pour l'intelligence artificielle, cette carrière est faite pour vous.