Développement de solutions avancées d'intégration de connaissances a priori dans des modèles VLA pour la robotique

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Offre n°2026-10667

Développement de solutions avancées d'intégration de connaissances a priori dans des modèles VLA pour la robotique

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Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent

Fonction : Ingénieur scientifique contractuel

Niveau d'expérience souhaité : Jusqu'à 3 ans

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

L’Inria est l’Institut national de recherche en sciences du numérique, dont le centre Inria d’Université Côte d’Azur fait partie. Avec une forte expertise en informatique et mathématiques appliquées, les projets de recherche du centre Inria d’Université Côte d’Azur touchent toutes les dimensions des sciences et technologies du numérique, et génèrent de l’innovation. Implanté principalement à Sophia Antipolis, mais également à Nice ou Montpellier, il regroupe 47 équipes de recherche et neuf services d’appui. Il est présent dans les domaines de l’intelligence artificielle, la science des données, la sécurité des systèmes informatiques, la robotique, l’ingénierie de réseaux, la prévention des risques naturels, la transition écologique, la biologie numérique, les neurosciences computationnelles, les données de santé… Le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.

Contexte et atouts du poste

Dans le cadre du projet BPI Logie-IA (impliquant les partenaires industriels: Enchanted tools et NXP; et les partenaires académiques : le laboratoire ISIR de Sorbonne Université, le laboratoire LIA de l'Université d'Avignon, le Centre INRIA d'Université Côte d'Azur), l'ingénieur.e recruté.e développera des solutions avancées d'intégration de connaissances a priori dans des modèles VLA pour la robotique.

L’ objectif est de développer de nouvelles solutions pour intégrer des connaissances riches et structurées dans des VLA pour de la robotique augmentée.

Ces solutions devront s'articuler avec les contributions des autres partenaires du projet Logie-IA pour améliorer en particulier l'approche HARMONI de l'ISIR et favoriser des modèles d'IA plus frugaux pour faciliter l'embarquement dans les robots d'Enchanted Tools.

Des déplacements pourront être organisés sur les sites des autres partenaires. Les frais de déplacements seront pris en charge par le projet comme prévu dans le budget.

Mission confiée

Missions :

Avec l'aide des membres permanents de l'équipe Maasai impliqués dans le projet, la personne recrutée sera amenée à :

développer et implémenter des algorithmes d'IA.

présenter ses avancées au sein de l'équipe Maasai et une fois par mois au consortium accompagner les partenaires du projet à intégrer ses solutions dans leurs propres approches

Collaboration :

La personne recrutée sera en lien avec toutes les équipes des partenaires du projet qui développent leurs propres approches en vision par ordinateur, traitement de la parole, robotique, et optimisation des modèles pour l'embarquer afin d'y intégrer ses approches.

Responsabilités :

La personne recrutée a la charge des solutions d'intégration de connaissances a priori dans des modèles de type VLA et prendra des initiatives pour échanger avec les différents partenaires du projet .

Pilotage/Management :

La personne recrutée aura la responsabilité de documenter ses développements et de rapporter régulièrement sur ses avancées au reste du consortium. L'encadrement de stages étudiants est envisagé.

Principales activités

Principales activités :

Proposer des solutions pour intégrer des connaissances a priori dans des Vision Language Action models

Tester, modifier jusqu’à valider

Rédiger la documentation

Rédiger les rapports

Activités complémentaires :

Présenter l’avancée des travaux aux partenaires

Collaborer avec les partenaires pour l'intégration des solutions développées dans les approches de chacun des partenaires

Compétences

Compétences techniques et niveau requis : Le candidat ou la candidate devra maitriser Python et l'implémentation des réseaux de neurones profonds en Pytorch. De bonnes connaissances techniques sur l'implémentation de Large Language Models (LLMs) sera un plus.

Langues : Maîtrise du français et/ou de l'anglais nécessaire

Compétences relationnelles : Expérience du travail en équipe

Avantages

Restauration subventionnée

Transports publics remboursés partiellement

Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)

Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail

Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)

Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)

Accès à la formation professionnelle

Mutuelle employeur

Rémunération

A partir de 2692 € brut mensuel (selon diplôme et expérience)

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Informations générales

Thème/Domaine : Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques

Statistiques (Big data) (BAP E)

Ville : Sophia Antipolis

Centre Inria : Centre Inria d'Université Côte d'Azur

Date de prise de fonction souhaitée : 2026-12-01

Durée de contrat : 6 mois

Date limite pour postuler : 2026-11-30

Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.

Consignes pour postuler

Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.

Sécurité défense :

Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.

Politique de recrutement :

Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Contacts

Équipe Inria : MAASAI

Recruteur :

Precioso Frederic /

L'essentiel pour réussir

La candidate ou le candidat devra avoir :

un intérêt certain pour le développement de modèles de réseaux de neurones, en particulier des modèles de type VLA/VLM, de l'expérience de modèles d'IA pour le NLP, une bonne capacité de communication en environnements multiculturels, avec des partenaires académiques comme industriels, des capacités à développer des chaines de traitement à base d'IA, de bout en bout,

Se sentir à l'aise dans un environnement de dynamique scientifique, aimer apprendre et écouter sont des qualités essentielles pour réussir cette mission.

Passionné(e) par l'innovation, avec une connaissance du déploiement de LLMs et une grande capacité de conviction.

A propos d'Inria

Inria, l'institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique, est en appui de l’État pour les stratégies nationales de recherche et d’innovation du numérique en tant qu'Agence de programmes. Inria mène plus de 300 projets de recherche et d’innovation avec ses 3500 scientifiques, ingénieurs et personnels d’appui, en partenariat avec les universités et l’écosystème numérique (entreprises, entrepreneurs, acteurs publics). Ensemble, nous explorons des domaines clés comme l'intelligence artificielle, la cybersécurité, l’informatique quantique, le Cloud, la transformation numérique de la santé, les jumeaux numériques ou encore les technologies numériques pour la défense. Nous construisons des solutions concrètes telles que des logiciels, des startups technologiques, des partenariats avec les entreprises du tissu national et des formations de pointe. Notre objectif : l’impact scientifique, technologique et industriel au service de la souveraineté numérique de la France.

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