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Conception, développement et industrialisation d’un noyau d’Intelligence Artificielle pour :
Apprentissage automatique des débuts/fins de shunt sur signaux de surveillance.
Détection et traitement automatique des anomalies de type tensions résiduelles (TR).
Corrélation avec des données internes/externes pour maintenance prédictive.
Déploiement d’un pipeline automatisé de traitement avec prise en compte cybersécurité, edge computing et fiabilité.
Intégration dans l’IHM existante.
Documentation complète de la solution.
Profil recherché
Expérience en IA appliquée au secteur industriel/ferroviaire.
Capacité d’adaptation aux outils techniques et de mesure existants.
Bonne maîtrise de la cybersécurité et de l’optimisation de pipelines IA.
Autonomie, rigueur, communication et réactivité.
Forte capacité d’analyse et de synthèse.
Définition de l’architecture IA et des règles de positionnement.
Développement de deux approches IA.
Constitution de data-sets & identification de KPI.
Déploiement dans l’IHM existante.
Documentation technique détaillée.
Environnement de travail
Langages : Python (obligatoire), C++ (souhaité)
Méthodologie : Agile
Contexte : Industrie / systèmes embarqués / signalisation ferroviaire
Contraintes : Intégration IA dans un système existant, pas l'inverse
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