Post-Doctorant / Ingénieur en Traitement Statistique du Signal et de l’Image F/H

PULSALYS, incubateur et accélérateur d’innovations DeepTech de Lyon et Saint Etienne, construit les produits et services innovants de demain, en transformant les découvertes scientifiques issues des laboratoires de l’Université de Lyon en opportunités économiques pour les entreprises et les startups.

Créée à Lyon en 2021, XmBauble est une startup française qui développe l’application XmART, basée sur la blockchain Tezos et sur un algorithme d’analyse de la surface des objets. L’application permet de générer un NFT sur la blockchain à partir des coordonnées des points issus de la cartographie de la surface d’un objet d’art physique – grâce à un smartphone de dernière génération. Cette opération permet de lier des œuvres d’art physiques avec leur identité numérique unique : Le NFT est la carte d’identité « biométrique » infalsifiable et immuable de l’objet auquel il est rattaché, garantissant son authentification et la traçabilité de son origine.

Le Laboratoire de Physique de Ecole Normale Supérieure de Lyon (LPENSL) couvre des domaines d’activités très variés, allant de la physique statistique à la turbulence hydrodynamique, en incluant aussi la physique mathématique et le traitement du signal, mais aussi la matière molle ou condensée.
La diversité des thématiques étudiées permet d’attaquer des problèmes anciens ou émergents en alliant modélisation et expériences au meilleur niveau. Les compétences internes au laboratoire permettent de s’appuyer sur un socle fort de résultats exacts, sur des approches numériques pointues et sur des expériences qui ne cessent d’inventer de nouveaux outils. Plus particulièrement, l’équipe « Signaux, Systèmes et Physique » (SISYPHE) mène des travaux en traitement statistique du signal et de l’image, théorie des graphes et optimisation, portant notamment sur l’analyse et la modélisation des phénomènes d’invariance d’échelle et trouvant des applications dans les domaines de la physique, du biomédical, des réseaux de communication, ou encore de l’art.

Projet :
Afin de limiter de manière significative le risque de transaction d’objets d’art contrefaits, XmART développe une technologie permettant d’identifier et de tracer l’historique de circulation d’une œuvre depuis sa création, ou pour une œuvre plus ancienne, depuis un rapport d’expertise ou de restauration.
L’innovation repose sur l’alliance de la blockchain et d’un algorithme de caractérisation, permettant d’obtenir une carte d’identité « biométrique », permettant de se libérer des relais IoT.

Dans le cadre d’un partenariat avec la startup XmBauble et le Laboratoire de Physique de l’ENS de Lyon, PULSALYS soutient un programme de R&D visant à développer la technologie de caractérisation et de certification numérique d’objets et œuvres d’art physiques, à partir des travaux de mathématiques appliquées et traitement du signal menés au sein du laboratoire de physique de l’ENS de Lyon.

Dans ce contexte, PULSALYS recrute un.e Ingénieur.e / Post-Doctorant.e en traitement statistique du signal et de l’image pour perfectionner, développer, expérimenter et valider les algorithmes d’authentification, à partir des travaux du laboratoire, en vue de leur intégration à l’application XmART.

Missions :
Intégré.e au sein du LPENSL et en coordination permanente avec notre chef de projet, vous êtes le relai opérationnel entre les équipes de XmBauble et du LPENSL. Vos missions consistent notamment à :

• Produire un état de l’art scientifique et technique sur les modèles théoriques et algorithmiques de traitement du signal appliqués à la caractérisation d’objets physiques ;
• Contribuer à la conception d’un cadre méthodologique pour le développement algorithmique appliqué aux bases de données de XmBauble et leur preuve de concept ;
• Participer à la collecte des données nécessaires au projet, à la réalisation de tests et à la production de métadonnées d’analyse et de caractérisation d’objets ;
• Participer activement au développement, l’expérimentation, la preuve de concept et l’intégration des algorithmes tout au long du projet ;
• Animer des points d’avancement réguliers entre les équipes du LPENSL et de XmBauble et contribuer aux rapports correspondants ;
• Contribuer à la rédaction d’articles scientifiques.

Titulaire d’un doctorat en mathématiques appliquées ou en traitement du signal et de l’image, en lien avec les phénomènes d’invariance d’échelle et le développement d’algorithmes de traitement du signal, vous avez un attrait pour les démarches expérimentales rigoureuses impliquant à la fois un travail de recherche et un travail d'expérimentation sur des données réelles.

Vous avez une première expérience dans le domaine de la caractérisation et de la reconnaissance automatique d’objets, du traitement du signal, et du développement informatique.

Idéalement :

• vous avez acquis une expérience de programmation sur Matlab, Python et C.
• vous avez travaillé au sein d’équipes de recherche scientifique de data engineering ou d'ingénierie logicielle
• vous avez été impliqué.e dans des projets intégrant la mise en place d’algorithme innovant.

Vous êtes attiré.e par l’innovation et l’entrepreneuriat et faites preuve de curiosité intellectuelle pour les domaines technologiques avancés.

Vous savez appréhender la conduite d’un projet de développement avec des partenaires extérieurs ; vous démontrez une réelle capacité d’adaptation à une approche multi parties-prenantes et savez gérer vos projets en autonomie.