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Co‑Founder & Head of AI – Lead Machine Learning Engineer

Sentire Dynamics · Sousse

Hybrid Senior 🇫🇷 Français
Machine Learning Deep Learning PyTorch TensorFlow Scikit-learn Traitement du signal Séries temporelles TinyML C/C++ TensorFlow Lite for Microcontrollers ONNX

وصف الوظيفة

À propos du poste

En tant que Co‑Founder & Head of AI, vous piloterez la vision algorithmique de Sentire Dynamics, startup DeepTech spécialisée dans les systèmes cyber‑physiques de régulation autonomique. Vous travaillerez sur le dispositif wearable Guardian Brain, destiné à mesurer et réguler le stress allostatique en temps réel.

Missions principales

  • Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning/TinyML pour la prédiction de surges de stress à partir de données biométriques multimodales (ECG, IBI/HRV, EDA).
  • Optimiser et quantifier les modèles (pruning, INT8/Float16) pour une inférence temps réel sur microcontrôleurs ARM Cortex‑M7 via TensorFlow Lite for Microcontrollers ou ONNX.
  • Développer des pipelines de traitement du signal biomédical, incluant filtrage d’artefacts et extraction de biomarqueurs neuro‑végétatifs.
  • Explorer des architectures auto‑supervisées (JEPA, Transformers légers) et co‑rédiger les brevets algorithmiques.
  • Représenter la vision IA auprès des investisseurs, partenaires cliniques et programmes d’accélération internationaux.

Profil recherché

  • Diplôme d’ingénieur, Master recherche ou PhD en Machine Learning, Informatique, Traitement du Signal, Mathématiques appliquées ou Génie Biomédical.
  • Solide expérience théorique et pratique en Machine Learning & Deep Learning.
  • Intérêt confirmé pour l’Edge‑AI/TinyML et le déploiement embarqué.

Compétences requises

  • Machine Learning, Deep Learning
  • PyTorch, TensorFlow, Scikit‑learn
  • Traitement du signal, séries temporelles
  • Edge AI, TinyML
  • Microcontrôleurs ARM Cortex‑M7, C/C++
  • Quantification INT8/Float16, pruning
  • TensorFlow Lite for Microcontrollers, ONNX

Ce que nous offrons

  • Equity en tant que co‑fondateur et package d’accélérateur.
  • Environnement DeepTech innovant, travail hybride avec laboratoire présentiel.
  • Opportunité de contribuer à un projet médical de pointe et de participer à des essais cliniques.

Questions fréquentes

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