Chercheur en robotique (H/F)

CNRS; Toulouse; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Le CNRS recherche un chercheur en robotique pour développer une commande prédictive pour robots collaboratifs. Le candidat doit avoir un Doctorat, maîtriser C++ et Python, et présenter des connaissances en apprentissage automatique. Ce poste est basé à Toulouse avec un contrat CDD de 12 mois.

Qualifications

• Excellente maîtrise de la programmation en C++ et Python.
• Connaissances de base en machine learning et PyTorch.
• Expertise en commande optimale et optimisation non linéaire.

Responsabilités

• Développer une commande prédictive centrée sur l’opérateur pour un robot collaboratif.
• Implémenter la méthode proposée en C++ et/ou Python.
• Valider en simulation et sur un robot collaboratif Panda.

Connaissances

Programmation en C++

Programmation en Python

Apprentissage automatique

ROS (Robot Operating System)

Formation

Doctorat

Description du poste

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Chercheur en robotique (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : mercredi 25 juin 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Chercheur en robotique (H/F)
Référence : UPR8001-NICMAN-023
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : mercredi 4 juin 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 25 juin 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : entre 2991€ et 3417€ brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 07 - Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Missions

Le/la postdoctorant(e) aura pour mission de développer une commande prédictive centrée sur l’opérateur, à retour d’effort, pour un robot collaboratif, dans le but de réduire les troubles musculosquelettiques liés à l’interaction physique homme-robot.

Activités

- Développement d’un cadre théorique original pour la commande en effort de robots collaboratifs en interaction physique avec un humain.
- Revue de la littérature scientifique et amélioration des approches développées par l’équipe.
- Implémentation de la méthode proposée en C++ et/ou Python.
- Comparaison expérimentale avec des méthodes de l’état de l’art, notamment l’apprentissage par renforcement et les approches de type Model Predictive Path Integral.
- Validation en simulation, puis expérimentation sur un robot collaboratif Panda en interaction avec un opérateur humain.
- Rédaction et soumission d’un dossier au Comité de Protection des Personnes (CPP) en début de contrat pour les expérimentations impliquant des sujets humains.

Compétences

- Excellente maîtrise de la programmation en C++ et Python.
- Connaissances de base en apprentissage automatique (machine learning) et PyTorch ; une expérience avec le calcul GPU est un plus.
- Expertise en commande optimale et optimisation non linéaire.
- Maîtrise pratique de ROS (Robot Operating System) et de la commande de robots.
- Capacité à travailler en anglais et à rédiger des publications scientifiques dans cette langue.

Contexte de travail

Travail dans l'équipe Gepetto du LAAS-CNRS, dans le contexte du projet ANR HERCULES avec le LIRMM

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

RAS