Statistiques de la révision des salaires dans le secteur "Science Et Recherche en "

Votre curiosité scientifique et professionnelle vous enjoint à élever toujours plus haut votre niveau de connaissance.Vous vous intéressez à l'Industrie de manière générale et à ses mécaniques. Apporter des solutions techniques est pour vous une source de motivation. Alors, j'ai peut-etre l'offre idéale pour vous... Je recherche, pour une société à taille humaine, spécialisée dans la simulation numérique pour les industriels, un Business Developer en Calculs & Simulations Numériques F/H.A ce titre, vous développez, à l'échelle régionale des partenariats forts et durables avec les industriels du territoire, basés sur une relation de confiance et sur votre expertise pointue.Vos principales missions sont les suivantes : - Rencontrer et écouter les industriels des Hauts-de-France, interpréter et prendre en charge leurs besoins techniques,- Réaliser des calculs mécaniques par la méthode des éléments finis : codes implicites/explicites,- Réaliser des maillages complexes et la mise en données d’assemblages complets,- Participer aux présentations et synthèses des analyses au regard des sollicitations : statiques, vibratoires et dynamiques,- Apporter un regard critique sur le dimensionnement et la justification d’ensemble mécanique complexe,- Proposer des solutions d’amélioration technique,- Rédiger des notes de validation, notes de calculs et courriels techniques,- Communiquer en interne et auprès des partenaires dans le cadre de la coordination des projets,- Porter un véritable appui technique auprès des experts et chefs de projet,- Entretenir une relation de proximité avec les industriels de la Région,- Suivre et fidéliser les clients existants : visites, meetings, événementiel...- Prospecter de nouvelles entreprises et étendre le portefeuille clients de la société,- Participer à des salons spécialisés sur le territoire national,- Réaliser le suivi et les renlances commerciales de vos clients.Profil: Vos connaissances techniques en Génie Industriel et/ou Génie Mécanique sont solides.Vous justifiez d'une expérience d'au moins 3 ans sur un poste similaire.Vous avez de bonnes qualités relationnelles, disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes consciencieux/seVous êtes de nature curieuse, ouverte. Vous vous intéressez à des sujets divers et variés ainsi qu'à vos interlocuteursVous êtes animé.e par l'envie de développer, d'étendre vos connaissances. Vous maitrisez les logiciels de calculs, notamment : Suite ALTAIR Hyperworks, ANSYS, ANSA Vous disposez de compétences fortes en résistance des matériaux. Cette offre vous intéresse et vous vous reconnaissez dans le profil ? Envoyez moi votre CV à l'adresse suivante : [email protected] bientôt ! 

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L'entreprise - Description de l'offre GINGER CEBTP et GINGER BURGEAP constituent un pôle d'expertise unique au service de la construction, forts de 2 2000 collaborateurs et réalisant un chiffre d'affaire de 150 millions d'euros. Au travers de son expertise scientifique et technique, GINGER CEBTP et GINGER BURGEAP interviennent sur tous types d'ouvrages, y compris les plus complexes, tout au long de leur vie.Dans le cadre de son développement continu et de ses activités relatives à l'eau, GINGER BURGEAP recherche un(e) Chef(fe) de Projets Hydrogéologue pour consolider l'équipe du métier EAU et contribuer au développement de l'activité.Vous aurez en charge, en appui au responsable du métier EAU et en collaboration avec les membres de l'équipe- La rédaction d'études complexes ;- Le pilotage de projets de maîtrise d'oeuvre ;- L'encadrement technique et la supervision de projets allant de quelques dizaines à plusieurs centaines de KEUR ;- La vérification technique des dossiers ;- La gestion de la relation clients depuis l'offre jusqu'à la finalisation du contrat ;- La rédaction de devis, réponse à des appels d'offres, et à des consultations sur marchés privés.Si les missions évoquées ci-dessus vous intéressent, n'hésitez plus, postulez pour nous rejoindre !Rejoindre le groupe GINGER, c'est :- Participer à une aventure collective sur des secteurs d'avenir- Bénéficier des opportunités d'un groupe de taille importante et de l'agilité d'une société innovante- Avoir des perspectives de carrière variées- Etre sûr de ne jamais s'ennuyer  Profil recherché - Formation générale ou spécialisée: Bac+5, avec un niveau Ingénieur, avec une spécialisation en hydrogéologie.- Années d'expérience professionnelle: 8 ans d'expérience minimum dans le domaine de l'eau (hydrogéologie) et l'environnement et dans le cadre de la réglementation française- Compétences requises:* Hydrogéologie générale du bâtiment et des travaux publics ;* Hydrogéologie patrimoniale : étude préalable aux PPC, étude AAC, ressources stratégiques ;* Une bonne connaissance du cadre réglementaire (DLE, protection des nappes, risque inondation,...);* Expérience des missions de maîtrise d'oeuvre en dimensionnement et travaux de forages.* Compétence en Modélisation Hydrodynamique (ModelMuse, Feflow...), serait un plus.* Bonne connaissance des techniques et méthodes de la géothermie basse énergie serait également appréciée.- Aptitudes (intellectuelles, comportementales) : Vous êtes dynamique, motivé(e), pédagogue, sachant faire preuve d'autonomie et aimant le travail en équipe. Votre sens relationnel sera particulièrement apprécié. Votre rigueur, votre réactivité, votre aisance relationnelle et rédactionnelle ainsi que votre souci d'adaptation à la demande du client, seront autant de qualités qui vous permettront de mener à bien vos projets- Langues étrangères : La pratique de l'anglais serait un plus.Le Groupe GINGER s'engage pour le respect de l'égalité de traitement des candidatures : seules les compétences comptent.

L'entreprise Créé en 2002, Menway couvre l'ensemble des prestations RH pour permettre aux entreprises une gestion optimale de leurs effectifs et accompagner efficacement chaque candidat/salarié dans les différentes étapes de sa vie professionnelle.Acteur majeur de l'emploi en France, Menway Emploi est un trait d'union efficace et dynamique entre tous ceux qui recherchent un travail ou de nouveaux talents. Description de l'offre Le (la) technicien (ne) de laboratoire des industries agro-alimentaires assure la conduite d'analyses et de contrôles des qualités microbiologiques et/ou physico-chimiques sur les matières premières et produits finis.Fonctions assurées :- Rédiger et transmettre dans les meilleurs délais les résultats d'analyses aux clients- Mettre à jour les tableaux de saisie d'analyses- Planifier les analyses à faire réaliser en laboratoire extérieur- Réaliser les prélèvements, de surfaces, sur les mains, sur les matières premières et sur les produits finis selon les plannings définis- Gérer les commandes et ranger les stocks des consommables du laboratoire, des produits d'hygiène et des EPI- Réaliser les appels d'offres pour les consommables du laboratoire, des produits d'hygiène et des EPI une fois par an.- Rédiger les procédures de travail relatives au laboratoire- Réaliser le suivi des dépenses du laboratoire par fournisseur- Assurer le plan de contrôle bactériologique et chimique hebdomadaire des ovoproduits, des installations et de l'eau (analyse interne ou externe)- Réalisation de test de traçabilité (mensuel)- Elaborer et faire évoluer les procédures qualité- Gérer l'échantillothèque ovoproduits liquides et congelés.- Réaliser la synthèse hebdomadaire des critères qualités- Suivre les plannings d'analyses des tests de vieillissement en fonction des fréquences d'analyses et des demandes du service qualité- Participation active aux audits et inspections usine.- Accompagner les visiteurs ou intervenants extérieurs dans l'usine sur demande du RQSE- Evacuer des déchets biologiques présents en usine et au laboratoire- Vérifie la conformité et le bon fonctionnement du matériel de laboratoire- S'assurer de l'hygiène du laboratoire (propreté et rangement) Profil recherché Pour mener à bien les missions de ce poste, nous attendons du candidat :- Rigoureux dans l'application des procédures- Doit rendre compte à sa hiérarchie des dysfonctionnements relevés ou constatés- Doit être force de proposition pour améliorer les procédures existantes- Travailler en équipeLe poste est évolutif en CDI. Belle perspective à la clé !!Vous vous êtes reconnu dans cette offre, alors postulez !Menway Emploi est la marque du pôle travail temporaire du Groupe Menway. Elle réunit au sein de ses 60 agences le travail en intérim ainsi que le recrutement de CDD et CDI.Au coeur des bassins d'emploi, nos agences recrutent dans divers secteurs d'activité.

Description du sujetContexte générale :Au cours des dernières décennies, le monde a été témoin d'une révolution dans le développement du stockage de l’énergie : les batteries Li-ion. Cependant, cette avancée fulgurante s'accompagne aussi d'un défi majeur dans le cadre du développement durable à savoir compenser une disponibilité limitée des matières premières inorganiques et le coût énergétique de leur extraction dans la croute terrestre. C'est pourquoi le projet SPIDER dans le cadre de cette thèse de doctorat et de ce contrat cherche à promouvoir les matériaux organiques afin d’offrir des alternatives prometteuses pour la fabrication d'électrodes organique pour le stockage de l’énergie. Le potentiel de la chimie organique est immense, grâce à des faibles coûts énergétiques et à des voies de synthèses riches et polyvalentes permettant de créer des matériaux organiques sur mesure.[1],[2] Malgré ces avantages, les matériaux organiques rencontrent cependant quelques obstacles, tels que leur solubilité dans les électrolytes organiques et leur faible conductivité, nécessitant l'utilisation excessive de noir de carbone.Dans le cadre de ce contrat doctoral de 3 ans, Le projet SPIDER ambitionne d'explorer l'utilisation novatrice de macromolécules électroactives sur mesure en tant que matériaux d'électrodes pour les batteries organiques solides. L’objectif de la thèse est de synthétiser de nouveaux matériaux macromoléculaires avancés à solubilité et architecture contrôlée. Nous sommes à la recherche d’un(e) candidat(e) passionné(e), dynamique et curieux(se) ayant envie de relever le défi. Objectif du projet de thèse :Nous sommes à la recherche d'un(e) chimiste organicien(ne) passionné(e), dynamique et motivé(e) pour synthétiser et caractériser de nouveaux matériaux macromoléculaires révolutionnaires pour les batteries organiques. Ce projet de thèse offre une opportunité unique en deux volets : (1) la conception et la caractérisation de matériaux organiques novateurs et (2) de formuler ces matériaux dans des électrodes composites. Une très bonne expérience dans la chimie organique, la synthèse multiétapes et la caractérisation des ces matériaux (RMN, TG-DSC-MS, IR et la diffraction des rayons X) est nécessaire. Ensuite, ces matériaux seront incorporés et testés dans des électrodes composites en configuration batterie. [1] Sébastien Gottis et al, Voltage Gain in Lithiated Enolate-Based Organic Cathode Materials by Isomeric Effect, ACS Appl. Mater. Interfaces (2014), 6, 10870−10876 [2] Matthieu Becuwe et al, Toward Conductive Additive Free Organic Electrode for Lithium-Ion Battery Using Supramolecular Columnar Organization, Small (2024), 20, 2305701Prise de fonction : 01/10/2024Nature du financementContrat doctoralPrécisions sur le financementBourse MinistèrePrésentation établissement et labo d'accueilLaboratoire de Réactivité et Chimie des SolidesLe LRCS (UMR CNRS/UPJV 7314) est un laboratoire de recherche Mixte CNRS et université sur le stockage et la conversion de l'énergie. Au LRCS, 30 scientifiques expérimentés et 40 jeunes chercheurs travaillent sur les batteries d’aujourd’hui et de demain, le photovoltaïque et le stockage de l'hydrogène.Site web :https://www.lrcs.u-picardie.fr/Intitulé du doctoratDoctorat de ChimiePays d'obtention du doctoratFranceEtablissement délivrant le doctoratUNIVERSITE PICARDIE-JULES-VERNE AMIENSEcole doctoraleECOLE DOCTORALE EN SCIENCES, TECHNOLOGIE ET SANTEProfil du candidatCompétences recherchées chez le candidat :Pour cette opportunité, nous recherchons des candidat(e)s ayant une solide expérience en synthèse organique. Une expérience préalable en électrochimie dans la caractérisation des polymères, les interactions supramoléculaires, l'ingénierie des électrolytes polymères, la formulation des électrodes et l'assemblage des cellules serait un plus. Une capacité à communiquer les résultats clairement et de manière concise, est préférable (Français, Anglais B2).Date limite de candidature  30/06/2024

Description du sujetL’objectif de cette thèse est de contribuer au développement de nouvelles méthodes de localisation collaborative, aidées par des cartes a priori, capables de gérer l’évolutivité de la carte dans le but d’améliorer la précision et l’intégrité de localisation. Dans ces travaux, la carte sera constituée des bâtiments et sera associée aux mesures de lidars 3D situés sur les véhicules, utilisés afin de détecter des amers (les façades des bâtiments) et localiser les véhicules. Pour limiter au maximum les informations échangées entre les véhicules, la carte des bâtiments sera représentée sous forme de caractéristiques stables qui doivent être robustes aux changements des angles de perception, par exemple. La collaboration aura lieu lorsqu’au moins deux véhicules observent les mêmes amers grâce à une communication directe entre eux. Les véhicules améliorent alors leurs poses et leurs propres cartes locales constituées seulement d’une partie de l’environnement. Un serveur central se charge de la mise à jour d’une carte globale optimisée mais à fréquences réduites. Du point de vue de la méthode de fusion de données multi-capteurs, une préférence sera donnée aux méthodes d’estimation bayésiennes comme l’UKF (Unscented Kalman Filter) et le Schmidt Kalman Filter. En ce qui concerne l’intégrité, chaque robot peut améliorer son estimation d'état grâce aux informations et mesures partagées. Une attention particulière sera accordée à la qualité des informations échangées entre les véhicules pour améliorer la qualité des estimations. Pour limiter au maximum les erreurs, une étape de diagnostic sera ajoutée dans laquelle les seuils seront fixés en se basant sur des approches d’apprentissage. Comme le choix des covariances associées aux bruits de mesures a aussi une influence directe sur l’intégrité, des approches basées sur de l’apprentissage pour régler automatiquement les covariances seront considérées. Cette partie sera étudiée en détail, ainsi que le lien entre l’incertitude de perception et l’intégrité de localisation. Les tests et évaluations seront réalisés sur les plateformes du laboratoire impliquant trois véhicules équipés de capteurs lidars 3D. DESCRIPTIF DU PROJET  Localisation collaborative avec mise à jour de carte Le problème de la localisation collaborative avec mise à jour de carte est un domaine récent qui a connu des avancées au cours des dernières années [1] [2] [3]. L’objectif de la thèse est de contribuer au développement de nouvelles méthodes de localisation collaborative, aidées par des cartes a priori, capables de gérer l’évolutivité de la carte dans le but d’améliorer la précision et l’intégrité de localisation. Dans ces travaux, la carte sera constituée des bâtiments et sera associée aux mesures de lidars 3D pour localiser les véhicules. La carte a priori peut être obtenue à partir d’OpenStreetMap (OSM), par exemple. La collaboration entre les véhicules est un élément clé pour améliorer la précision et l’intégrité interne (tolérance aux défauts) et externe (valeur réelle à estimer se trouvant à l’intérieur de l’intervalle de confiance) de leurs localisation grâce aux informations plus nombreuses et redondantes. La collaboration a lieu lorsque deux véhicules observent les mêmes amers et, dans ce cas, une estimation des poses relatives entre les véhicules peut être effectuée de façon indirecte. Pour limiter au maximum les informations échangées entre les véhicules, on souhaite représenter la carte des bâtiments sous forme des caractéristiques stables qui doivent être robustes aux changements des angles de perception et aux conditions environnementales.  La carte sera associée avec des nuages de points lidar où les caractéristiques extraites à partir de ce dernier doivent trouver des correspondances avec la carte a priori. Dans le cadre de la thèse de Maxime Escourrou, la carte des caractéristiques était constituée des poses des milieux des segments. Les caractéristiques observées à partir des nuages de points lidar étaient construites d’une façon géométrique et elles nécessitaient une comparaison avec la carte. Cette approche présente une limitation importante dans le cas où de nouveaux éléments doivent être ajoutés à la carte. Les choix des caractéristiques et des descripteurs d’un nuage de points lidar ont fait l’objet de plusieurs travaux de recherche. Dans [4], des descripteurs géométriques 1D pour OSM sont proposés pour être comparés avec ceux des scans lidar 2D. Pour chaque bâtiment, des descripteurs sont construits et correspondent à des distances. Ces descripteurs sont peu adaptés à une mise à jour directe de la carte. Dans [5], les auteurs proposent des descripteurs pour des segments d’un nuage de points, obtenus à partir d’une méthode d’apprentissage profond. Les descripteurs obtenus n’ont aucune signification géométrique. L’OSM ayant un format différent, l’obtention de descripteurs issus de l’OSM comparables avec ceux obtenus du nuage de points lidar n’est pas trivial. Une variante de cette approche a été proposée auparavant dans [6] où les descripteurs sont construits d’une façon géométrique. Cette approche pourrait être adaptée pour une utilisation avec OSM. Dans cette thèse, une attention particulière sera apportée au choix des caractéristiques à extraire après avoir réalisé un état de l’art détaillé des approches existantes et de leurs limitations. Les références [7], [8] et ceux déjà présentées sont un point de départ. L’utilisation de la carte a priori (qui n’est pas représentée sous la forme de nuages de points) constitue une contrainte supplémentaire dans le cas présent. Le bon choix des caractéristiques permettra de résoudre plus facilement le problème de l’évolutivité des cartes.  En effet, les cartes construites a priori présentent des imperfections qui doivent être prises en compte d’une façon continue au cours du temps. Ce point est particulièrement important pour l'utilisation à long terme de la carte, car une correspondance avec une carte non à jour peut entraîner des associations de données incorrectes et, par conséquent, une localisation erronée. La mise à jour des amers dans la carte en utilisant les capteurs de perception des véhicules a été étudiée dans la thèse de Maxime Escourrou en suivant une architecture décentralisée. Cependant, l’ajout et la suppression des amers n’ont pas été pris en compte. Nous souhaitons aborder cette question dans cette thèse. Ainsi, si des caractéristiques sont détectées et non présentes dans la carte, alors elles seront rajoutées et inversement les caractéristiques de la carte qui n’existent plus seront supprimées. Grâce à ces traitements, les capacités d’autonomie peuvent être améliorées en temps réel. Cette partie sera l’un des éléments importants à étudier où on souhaite profiter de la collaboration entre les véhicules sans que le recours à des passages multiples dans la même zone soit nécessaire [9]. L’étude de ce problème sous l’angle de la collaboration nécessite que les caractéristiques d’un même amer soient similaires entre des robots ayant des angles de vue et des positions différentes. Du point de vue localisation coopérative, deux approches peuvent être envisagée. La première, que nous avons étudié dans la thèse de Maxime Escourrou, consiste à comparer le nuage de points avec la carte pour générer une observation. Cette approche nécessite le choix d’une observation pertinente et comparable entre les véhicules. Une deuxième approche pouvant être envisagée dans cette thèse consiste en une comparaison jointe des caractéristiques des nuages de points de plusieurs véhicules. L’approche sera alors divisée en deux parties : une partie de comparaison directe avec la carte et une autre entre les véhicules. Méthodologie de fusion de données Pour l’architecture de fusion, une préférence sera donnée à une architecture distribuée. Dans ce cas, les véhicules se localisent d’une façon coopérative grâce à une communication directe entre eux (localisation coopérative décentralisée) pour mieux estimer leurs poses et améliorer leurs propres cartes locales constituées seulement d’une partie de l’environnement. Un serveur central se charge de la mise à jour d’une carte globale optimisée mais à fréquence réduite [1] [10]. Cette mise à jour globale de la carte peut se réaliser à travers une approche d’optimisation. L’approche sera basée alors sur une partie filtrage (basée modèle) et une autre sur de l’optimisation (pour la carte globale). En effet, l’utilisation uniquement d’une approche basée filtrage créé des problèmes au niveau de la fusion des cartes et peut conduire à des problèmes d’inconsistance ce qui affecte l’intégrité du système.  De même, l’utilisation de toute la carte dans le vecteur d’état peut conduire à une charge calculatoire lourde. Les approches par optimisation sont bien adaptées pour la fusion des cartes locales des robots comme montré dans [11]. Avec une telle architecture, on réduit la quantité d’information échangée tout en rendant évolutif le système (l’ajout ou l’élimination d’un véhicule ne modifie pas sa structure).  De même, on évite d’échanger constamment une carte globale de l’environnement entre les véhicules. Cependant, le format des cartes locales nécessite plus d’étude. Du point de vue de la méthode de fusion de données multi-capteurs, une préférence sera donnée aux méthodes d’estimation bayésiennes. D’autre part, le problème considéré présente une forte non-linéarité du modèle d’observation ce qui peut conduire à une inconsistance et donc une perte d’intégrité de l’estimation d’état. Pour traiter ce problème, le doctorant ou la doctorante pourra considérer des approches par échantillonnage comme l’UKF (Unscented Kalman Filter) qui a déjà montré des propriétés intéressantes de consistance. D’autre part, l’architecture décentralisée pour la localisation collaborative doit être bien gérée pour éviter les boucles de communication. Une modification du filtre de Schmidt Kalman peut être utilisée pour ce but [12].  La fusion de données sera couplée à la détection de défauts pour robustifier l’estimation d’état comme détaillé dans la section ci-dessous.  Intégrité, apprentissage de paramètres et collaboration Du point de vue de l’intégrité, chaque robot peut améliorer son estimation d'état grâce aux informations et mesures partagées [13]. Dans [14], l'amélioration de l'approche collaborative par rapport au cas d'un véhicule unique est montrée en termes de précision, dans un environnement de simulation. L'approche collaborative a été étudiée en termes de V2V (véhicule à véhicule) et V2I (véhicule à infrastructure) et il est montré que l'amélioration dépend des écarts types des mesures. Cependant, dans leur travail, l’intégrité externe n’était pas étudiée. Dans la thèse de Maxime Escourrou, des premiers résultats ont montré l’importance de la collaboration dans l’amélioration de la précision et de l’intégrité de l’estimation d’état dans le cas d’une approche de fusion basée modèle et qui inclut une étape de diagnostic. L’étape de diagnostic profite largement de la collaboration entre les véhicules permettant d’identifier et de corriger des défauts de la carte. Cependant, les résultats sont largement influencés par les valeurs des covariances des mesures et les seuils de détection des défauts. Les auteurs dans [15] soulignent également l'importance du système collaboratif pour augmenter la précision, l'intégrité, la disponibilité et la continuité de l'estimation de l'état. De même, ils soulignent l’importance de la qualité des informations échangées entre véhicules pour améliorer la qualité des estimations. Dans cette thèse, l’étude sur l’intégrité collaborative sera poursuivie et le choix des paramètres sera approfondi. Par exemple, dans [16], les auteurs proposent une approche basée sur de l’apprentissage profond pour régler automatiquement les covariances associées aux bruits. D’autres travaux [17] ont montré qu’on peut déterminer l’incertitude des mesures de lidar en se basant sur des approches d’apprentissage. Nous pensons pouvoir disposer d’assez de mesures expérimentales pour conduire des études sur de telles méthodes. L’apport sur l’intégrité sera étudié en détails ainsi que le lien entre l’incertitude de perception et l’intégrité de localisation [18]. D’autre part, le choix des seuils de détection affecte largement la qualité de l’estimation d’état. En absence d’une connaissance précise des lois de distributions, on se dirigera vers des approches basées données.  Partie expérimentale La thèse s’appuiera sur des données réelles à acquérir avec les véhicules expérimentaux du laboratoire Heudiasyc. Il est attendu que le doctorant ou la doctorante s’investisse également dans cette partie de façon à comparer différentes approches grâce à des systèmes de référence.    Tâches et chronologie des travaux Etat de l’art (4 mois)Choix des caractéristiques (avec leurs descripteurs) (3 mois)Méthodologie de localisation collaborative avec observations indirectes (filtrage et optimisation) (12 mois)Estimation de la matrice covariance des bruits d’observations lidar et seuils de diagnostic (6 mois)Expérimentations (enregistrement et prétraitement de données) et analyse des résultats (2 mois)Ajout et suppression d’éléments de la carte a priori et mise à jour de la carte globale (3 mois)Rédaction du manuscrit et publications (6 mois)   Bibliographie  [1]          M. Ouyang et al., “A Collaborative Visual SLAM Framework for Service Robots,” in 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Sep. 2021, pp. 8679–8685.[2]          S. H. Vemprala and S. Saripalli, “Collaborative localization for micro aerial vehicles,” IEEE Access, vol. 9, pp. 63043–63058, 2021.[3]          M. Escourrou, J. Al Hage, and P. Bonnifait, “Decentralized Collaborative Localization with Map Update using Schmidt-Kalman Filter,” in 2022 25th International Conference on Information Fusion (FUSION), IEEE, 2022, pp. 1–8.[4]          Y. Cho, G. Kim, S. Lee, and J.-H. Ryu, “Openstreetmap-based lidar global localization in urban environment without a prior lidar map,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 2, pp. 4999–5006, 2022.[5]          R. Dubé, A. Cramariuc, D. Dugas, J. Nieto, R. Siegwart, and C. Cadena, “SegMap: 3D Segment Mapping using Data-Driven Descriptors,” in Robotics: Science and Systems XIV, Robotics: Science and Systems Foundation, Jun. 2018. doi: 10.15607/RSS.2018.XIV.003.[6]          R. Dubé, D. Dugas, E. Stumm, J. Nieto, R. Siegwart, and C. Cadena, “SegMatch: Segment based loop-closure for 3D point clouds,” in 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), May 2017, pp. 5266–5272. doi: 10.1109/ICRA.2017.7989618.[7]          S. A. Bello, S. Yu, C. Wang, J. M. Adam, and J. Li, “Review: Deep Learning on 3D Point Clouds,” Remote Sensing, vol. 12, no. 11, Art. no. 11, Jan. 2020, doi: 10.3390/rs12111729.[8]          D. Li et al., “DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features,” in 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Las Vegas, NV, USA: IEEE, Oct. 2020, pp. 4958–4965. doi: 10.1109/IROS45743.2020.9340907.[9]          J. S. Berrio, S. Worrall, M. Shan, and E. Nebot, “Long-term map maintenance pipeline for autonomous vehicles,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 8, pp. 10427–10440, 2021.[10]       S. B. Williams, “Efficient solutions to autonomous mapping and navigation problems,” 2001.[11]       Stathoulopoulos, Nikolaos and Koval, Anton and Agha-mohammadi, Ali-akbar and Nikolakopoulos, George, “FRAME: Fast and Robust Autonomous 3D point cloud Map-merging for Egocentric multi-robot exploration,” 2023.[12]       L. Luft, T. Schubert, S. I. Roumeliotis, and W. Burgard, “Recursive Decentralized Collaborative Localization for Sparsely Communicating Robots.,” in Robotics: science and systems, New York, 2016.[13]       S. Schön et al., “Integrity and Collaboration in Dynamic Sensor Networks,” Sensors, vol. 18, no. 7, Art. no. 7, Jul. 2018, doi: 10.3390/s18072400.[14]       N. G. Fernández and S. Schon, “Evaluating a LKF simulation tool for collaborative navigation systems,” in 2018 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS), Apr. 2018, pp. 1455–1464. doi: 10.1109/PLANS.2018.8373539.[15]       A. Kealy et al., “Collaborative navigation as a solution for PNT applications in GNSS challenged environments–report on field trials of a joint FIG/IAG working group,” Journal of Applied Geodesy, vol. 9, no. 4, pp. 244–263, 2015.[16]       M. Brossard, A. Barrau, and S. Bonnabel, “AI-IMU dead-reckoning,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2020.[17]       A. De Maio and S. Lacroix, “Deep bayesian icp covariance estimation,” in 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE, 2022, pp. 6519–6525.[18]       H. Chen, Y. Huang, W. Tian, Z. Gao, and L. Xiong, “MonoRUn: Monocular 3D Object Detection by Reconstruction and Uncertainty Propagation,” arXiv, arXiv:2103.12605, Mar. 2021. doi: 10.48550/arXiv.2103.12605.Prise de fonction : 01/10/2024Nature du financementAutre financement publicPrécisions sur le financementCNRSPrésentation établissement et labo d'accueilUniversité de Technologie de Compiègne, laboratoire HeudiasycCréée en 1981 et associée au CNRS depuis sa création, l’unité Heudiasyc (Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes, UMR-CNRS 7253) est rattachée à l’INS2I (Institut des Sciences de l’Information et de leurs interactions) et opère dans le domaine des sciences de l’information et du numérique, notamment l’informatique, l’automatique, la robotique et l’intelligence artificielle.La thèse se déroulera dans le cadre du laboratoire commun SIVALab (laboratoire commun Renault/Heudiasyc/CNRS).Intitulé du doctoratDoctorat en robotiquePays d'obtention du doctoratFranceEtablissement délivrant le doctoratUniverisité de technologie de CompiègneEcole doctoraleSciences pour l'ingénieurProfil du candidatDiplôme d’ingénieur et master en robotique et/ou informatique et/ou automatique, bonnes compétences en programmation (Python, C++, matlab). Expérimentation  et algorithmes embarqués.Date limite de candidature  03/06/2024

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L'entreprise Situé à 40 minutes de Paris, le Parc Astérix vous propose de nombreuses attractions ainsi que des spectacles vivants à découvrir entre amis ou en famille. Description de l'offre Le Parc Astérix, le parc d'attraction où l'immersion gauloise est au cœur de vos envies !Pour que l'aventure soit au rendez-vous, le parc regroupe plusieurs styles de restauration commerciale avec ses 4 fast-foods, 3 restaurants à table, 1 cafétéria, plusieurs points de vente à emporter et sandwicheries. Le tout orchestré par son unité centrale de production, sa cuisine centrale et son stock central.Rattaché(e) au Responsable de la Restauration Parc, l'Adjoint au Responsable Restauration aura à sa charge la gestion des 4 fast food, 4 sandwicheries ainsi que l'ensemble des kiosques en veillant à la qualité de l'activité restauration :- Vous êtes en charge de la bonne gestion et de l'exploitation de l'ensemble des points de vente qui vous sont rattachés- Vous déterminez, en collaboration avec le Responsable Restauration Parc, l'offre produit des différents restaurants (cartes et tarification)- Vous pilotez, développez et analysez la performance, financière et qualitative, de votre périmètre- Vous êtes force de proposition en matière d'investissements et de développement de l'activité de votre pôle- Vous intervenez sur des projets transverses au sein de la Direction Restauration- Vous animez et managez des équipes composées de collaborateurs permanents et saisonniers- Vous veillez à la qualité de l'accueil et à la satisfaction des visiteurs- Vous êtes garant du respect du cadre règlementaire et des procédures de fonctionnement internes Profil recherché - Vous justifiez d'une expérience professionnelle significative sur un poste similaire en restauration rapide- Vous avez des connaissances dans le domaine de la cuisine- Personne de terrain, vous êtes autonome, organisé(e) et rigoureux(se)- Vous êtes force de proposition et orienté(e) amélioration continue- Vous maîtrisez la réglementation inerrante aux métiers de la restauration- Vous avez le goût du travail en équipe et savez mettre en place un management de proximité afin de favoriser l'engagement de vos collaborateurs et de susciter leur motivation au quotidien