Chercheur Associé en Traitement Intelligent du Signal pour l'IoT Ferroviaire 80 – 100 %

À propos de cette offre

Chercheur Associé en Traitement Intelligent du Signal pour l'IoT Ferroviaire 80 – 100 %

Êtes-vous passionné par le perfectionnement du traitement du signal ? Êtes-vous fasciné par la combinaison de celui-ci avec des méthodes d'apprentissage profond pour construire des solutions réelles déployées dans des systèmes ferroviaires opérationnels ? Si oui, ce poste est fait pour vous.

École : École d'ingénierie

Date de début : 1er juin 2026 ou selon accord

• En tant que membre de notre équipe de recherche, vous jouerez un rôle central dans des projets de recherche appliquée sur l'IA pour la santé intelligente des machines.
• Vous développerez des méthodes innovantes utilisant les techniques de pointe en traitement du signal, apprentissage automatique et apprentissage profond, et publierez vos résultats dans des revues scientifiques et conférences.
• Vous combinerez des connaissances en ingénierie avec des approches avancées de traitement du signal et de science des données.
• Vous concevrez et mettrez en œuvre des algorithmes pour la détection précoce et le diagnostic des défaillances dans les systèmes ferroviaires.
• Vous collaborerez étroitement avec des partenaires industriels pour transférer et déployer les algorithmes développés dans des environnements opérationnels réels.
• Votre travail se concentrera principalement sur la recherche et le développement d'algorithmes, avec des tâches relativement limitées en ingénierie ou gestion des données.
• Vous aurez l'opportunité de co-superviser des projets de recherche étudiants et de contribuer au développement des chercheurs juniors.
• Vous serez soutenu par des collègues expérimentés, ce qui vous permettra de développer davantage votre expertise technique et scientifique.

Le poste offre un haut degré de flexibilité et d'autonomie dans votre travail quotidien. Vous rejoindrez un environnement de recherche dynamique et enrichissant qui combine innovation multidisciplinaire et forte collaboration industrielle. Le poste est initialement limité à deux ans, avec possibilité de prolongation jusqu'à un maximum de trois ans.

• Vous êtes titulaire d'un Master ou d'un doctorat en ingénierie, physique, informatique, statistiques, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe.
• Vous possédez une solide connaissance et une expérience pratique en traitement du signal, incluant des méthodes telles que les transformées de Fourier, ondelettes et Hilbert. Une expérience en traitement du signal audio est un avantage.
• Vous avez une expérience en programmation Python ; la connaissance de TensorFlow, Keras ou PyTorch est un plus.
• Vous avez une expérience dans l'application de l'analyse de données et des techniques d'apprentissage automatique ; une expérience avec les algorithmes d'apprentissage profond est avantageuse.
• Une expérience de travail avec des environnements de données réelles non supervisées est bénéfique.
• Vous démontrez de solides compétences en communication écrite et orale en anglais.
• Vous êtes curieux et motivé pour développer de nouvelles méthodes et algorithmes et les appliquer dans des systèmes industriels réels.
• Vous êtes désireux de développer vos compétences en recherche sous la direction de chercheurs expérimentés.
• Nous accueillons les candidatures de candidats proactifs et autonomes qui démontrent une forte capacité d'analyse, d'excellentes aptitudes à la résolution de problèmes, des compétences efficaces en communication et une originalité dans leur approche.

L'Université des Sciences Appliquées de Zurich ZHAW est l'une des plus grandes universités multidisciplinaires de sciences appliquées de Suisse, avec plus de 14'000 étudiants et 3'400 membres du corps professoral et du personnel.

En tant qu'une des principales institutions éducatives et de recherche en Suisse, l'École d'ingénierie (SoE) se concentre sur des sujets pertinents pour l'avenir. Quatorze instituts et centres assurent une éducation, une recherche et un développement de haute qualité avec un focus sur les domaines de l'énergie, de la mobilité, de l'information et de la santé.

À l'Institut des Sciences des Données (IDS), nous transformons les données en valeur ajoutée tangible. Avec une base scientifique solide et un focus clair sur des solutions pratiques, nous développons des approches innovantes en science des données et en ingénierie des affaires.

Notre équipe de recherche à l'IDS se concentre sur des solutions intelligentes basées sur les données pour la surveillance et l'optimisation de la santé des machines dans les systèmes industriels et d'infrastructure.

Ce poste offre l'opportunité de développer des solutions de pointe pour la maintenance conditionnelle des systèmes ferroviaires à l'interface du traitement du signal et de l'apprentissage automatique, en collaboration avec une équipe multidisciplinaire de chercheurs expérimentés et d'experts industriels.

ZHAW s'engage à promouvoir des équipes mixtes et diverses afin de favoriser l'égalité, la diversité et l'innovation.

Wir bieten hochschulgerechte Arbeits- und Anstellungsbedingungen an und fördern aktiv die Personalentwicklung unserer Mitarbeitenden und Führungspersonen. Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile ist auf der Webseite «Arbeiten an der ZHAW» zu finden. Hier die wichtigsten Eckpunkte:

Dr. Lilach Goren Huber

Chargée de cours principale, Intelligence de la santé des machines

Irina Keiser

Responsable du recrutement