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Entroview recherche un Ingénieur R&D Senior pour piloter le sujet sécurité et diagnostic des batteries Li-ion, en particulier le post-crash, et développer un jumeau numérique du pack, électrique et thermique.
Vous serez référent scientifique et technique, avec autonomie, pour transformer le concept en produit industrialisé, en collaboration étroite avec le CTO et les partenaires industriels. Expérience 6 à 10 ans en R&D batterie requise, déplacements réguliers à prévoir.
Dès que possible
Sécurité batterie post-crash, véhicule et data : c'est le cœur de ce poste. Vous avez un esprit innovant et voulez rejoindre une startup française qui repousse les limites de la technologie batterie ? Entroview recherche des personnes passionnées, prêtes à relever des défis stimulants et à réinventer le secteur de l'énergie durable !
Entroview est une startup deeptech pionnière qui exploite une technologie fondée sur l'entropie pour proposer des solutions de diagnostic batterie. Notre approche, ancrée dans la physique et la thermodynamique et couplée à l'IA, délivre un diagnostic fiable, traçable et unique au monde.
Notre mission : rendre les batteries plus sûres, plus performantes et plus durables. Nous travaillons avec de grands acteurs de l'automobile pour accélérer la transition vers une mobilité plus responsable.
Vous aimez autant démonter un pack batterie et lire des trames CAN qu'affiner un modèle physique sur votre écran ? Alors ce poste est pour vous. Nous ouvrons un nouveau chantier stratégique : le diagnostic batterie post-crash. Après un accident, comment savoir si une batterie est encore sûre (risque d'emballement thermique, énergie résiduelle piégée, intégrité des cellules) à partir des seules données embarquées du véhicule ? Comme les données terrain post-crash instrumentées sont rares, une part essentielle du défi consiste à construire un jumeau numérique physique du pack pour générer des scénarios d'endommagement et d'abus représentatifs, augmenter les rares données terrain et rendre le diagnostic robuste avant d'avoir accumulé du réel. Vous serez le(la) référent(e) scientifique et technique du sujet, du concept à la mise en production, en prolongeant nos briques Entrosafe et entrOBD, rattaché(e) directement au CTO.
Feuille de route diagnostic : définir et piloter la feuille de route scientifique du diagnostic de sécurité batterie : estimation de l'état de sûreté, détection du risque d'emballement thermique, quantification de l'énergie résiduelle après un impact.
Jumeau numérique et génération de scénarios : construire un jumeau numérique physique du pack (électrochimique et thermique) pour simuler les scénarios de choc, d'endommagement et d'abus ; générer les cas synthétiques qui compensent la rareté des données terrain post-crash et éprouver la robustesse du diagnostic.
Campagnes d'essais et caractérisation : mener des campagnes ciblées avec des laboratoires et centres d'essais (CEA-Liten, SERMA, etc.) pour ancrer et valider le jumeau numérique face à la réalité terrain.
Encadrement, PI et partenariats : encadrer les ingénieurs et stagiaires de l'équipe, contribuer à la propriété intellectuelle (brevets) et échanger avec les partenaires automobiles et les instances de normalisation (UN R100, etc.).
Ingénieur(e) diplômé(e) (Bac+5) ou docteur(e) en génie électrochimique, énergétique ou mécanique (ou équivalent), avec 6 à 10 ans d'expérience en R&D batterie, idéalement en sécurité des packs Li-ion, modélisation ou estimation d'état.
Capable de porter un sujet complexe de bout en bout, du concept au produit industrialisé, en autonomie.
Curiosité technique réelle : vous cherchez à comprendre pourquoi un phénomène apparaît avant de décider comment le diagnostiquer.
Permis B requis : des déplacements réguliers chez nos clients et partenaires sont à prévoir.
Sécurité des batteries Li-ion : mécanismes d'emballement thermique, propagation, comportement en abus.
Modélisation et simulation physique : construction d'un jumeau numérique batterie (électrochimique et thermique) pour générer et augmenter les scénarios.
Analyse de données (Python) : traitement de signaux temporels, validation sur données réelles et synthétiques.
Protocoles embarqués véhicule : bus CAN, OBD-II, lecture des signaux BMS.
Estimation d'état batterie (état de santé, état de charge, état de sûreté).
CFD pour la propagation de l'emballement thermique (ANSYS Fluent, OpenFOAM).
Connaissance des essais d'abus / crash batterie et des normes associées.
Expérience en environnement automobile ou véhicule électrique.
Machine learning, prognostic et techniques de données synthétiques appliqués à la batterie.