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CDI #7614 · source france_travail · 17/06/2026

Ingénieur systèmes embarqués (H/F)

SERMA INGENIERIE

Grenoble (38)

Rémunération

444 000 €

annuel brut

Télétravail

Sur site

Expérience

Débutant accepté

0%

percentile

Positionnement marché

Top 3% du marché

Sur 2498 offres avec salaire, cette offre (444 000 €) se situe au percentile 97.

P25

35 000 €

Médian

45 000 €

P75

80 000 €

Moy.

122 089 €

Stack technique · NLP

6 technologies identifiées

C Docker Git GitLab CI Jenkins TensorFlow

Description du poste

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de produits innovants intégrant des fonctionnalités avancées de traitement de données et d'intelligence artificielle embarquée, notre client, acteur majeur de l'industrie, recherche un(e) Ingénieur Développement Logiciel Embarqué C / IA. Vous intégrerez une équipe multidisciplinaire en charge de la conception et du développement de logiciels embarqués pour des systèmes à fortes contraintes temps réel, de sûreté de fonctionnement et de performance. Vos missions : Concevoir, développer et maintenir des logiciels embarqués en langage C. Participer à l'architecture logicielle des systèmes embarqués. Développer et intégrer des algorithmes d'intelligence artificielle sur plateformes embarquées. Optimiser les performances CPU, mémoire et consommation énergétique. Réaliser les tests unitaires, d'intégration et de validation. Participer aux revues de code et aux analyses de qualité logicielle. Collaborer avec les équipes systèmes, électronique, IA et validation. Assurer la traçabilité et la documentation des développements. Contribuer à l'industrialisation et à l'amélioration continue des processus de développement. Environnement technique : Développement embarqué Langage C (obligatoire) C embarqué temps réel Linux embarqué RTOS (FreeRTOS, Zephyr, VxWorks ou équivalent) Drivers et couches basses Protocoles de communication (CAN, UART, SPI, I2C, Ethernet) IA embarquée Machine Learning embarqué TinyML TensorFlow Lite Micro ONNX Runtime Optimisation et déploiement de modèles IA sur cibles contraintes Outils Git Jenkins / GitLab CI Docker CMake GDB JIRA SonarQube
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