I. CONTEXTE 

CDD Responsable pédagogique et ingénieur.e d’étude en IA 18 MOIS 

ESTIA est une école d’ingénieurs généraliste située à Bidart (64). 

Le Campus ESTIA développe principalement trois activités : 

1. La formation d’ingénieurs, d’assistants ingénieurs, ainsi que de professionnels spécialisés dans des domaines spécifiques : ESTIA forme (https://www.estia.fr/formations) des ingénieurs généralistes trilingues (environ 300 diplômés par an) dans les domaines des systèmes embarqués, de la mécanique, de l’informatique, de l’organisation et de la gestion industrielle. 

L’offre de formation de l’ESTIA inclut également un Bachelor de Technologie, un Cycle Préparatoire Ingénieur et des formations spécialisées, notamment le Master of Science BIHAR, en Big Data et Intelligence Artificielle. 

2. La recherche et le transfert de technologies : ESTIA RECHERCHE est une unité de recherche dont la mission principale est d’étudier, de concevoir et de mettre en œuvre des interfaces durables et encapacitatrices pour améliorer les interactions Humain-Humain, Humain-Système et Système-Système. Les résultats obtenus s'inscrivent dans une dynamique de transformation vers les technologies industrielles du futur et prennent en compte la transition énergétique et la transformation numérique. ESTIA-TECH favorise les relations entre l’ESTIA et les entreprises en recherche de solutions technologiques, de compétences et de formations pour leurs projets innovants, et stimule la recherche partenariale. Cette entité assure la promotion des plateformes technologiques ainsi que le montage et la gestion de projets collaboratifs ou de prestations de gré à gré. DATALAB est l’une des plateformes technologiques de l’ESTIA, spécialisée dans le domaine de l’IA appliquée au service de multiples secteurs, notamment l’agriculture, l’économie circulaire et l’observation de la Terre. En tant que plateforme d’expérimentation et de transfert technologique, DATALAB accompagne des partenaires académiques et industriels dans le développement et la validation de solutions d’IA répondant à des problématiques concrètes, de la preuve de concept au démonstrateur technologique. 

3. L'animation d’un incubateur, d’une pépinière d'entreprises et d'une technopole. ESTIA ENTREPRENDRE accompagne la création et le développement d’entreprises innovantes à vocation technologique à travers un ensemble de services, d’expertises et d’infrastructures dédiés.

II. DESCRIPTION DU POSTE 

Piloté par ESTIA-TECH, le DATALAB mène des activités de développement et de transfert technologique dans le cadre de projets collaboratifs régionaux, nationaux et européens, ainsi que de prestations partenariales. En parallèle de ces activités, le DATALAB pilote le Master of Science BIHAR, une formation spécialisée en Big Data et Intelligence Artificielle, en assurant la conception, le déploiement et l’amélioration continue des enseignements, ainsi que l’encadrement de projets étudiants. Le MSc BIHAR est également déployé en Corse. Le DATALAB assure l’ingénierie et le suivi pédagogique, ainsi qu’une partie des enseignements. L’équipe développe également des formations courtes spécialisées, notamment sous forme de workshops appliqués à des cas d’usage industriels. Dans un contexte d’évolution rapide des technologies d’intelligence artificielle, le DATALAB développe également son expertise autour des LLM, du RAG et de l’IA agentique, appliqués à des problématiques concrètes en lien avec ses partenaires académiques et industriels. La personne recrutée intégrera l’équipe du DATALAB au sein d’ESTIA-TECH et travaillera en interaction étroite avec la responsable pédagogique du MSc BIHAR, le service de la formation continue, ainsi qu’avec les collègues et partenaires académiques et industriels impliqués dans les projets auxquels elle contribuera. Elle participera au déploiement pédagogique du MSc BIHAR et de ses différents parcours, ainsi que des formations courtes et des workshops, tout en contribuant à des projets appliqués du DATALAB, notamment autour de l’IA générative, du RAG et des architectures agentiques. 

III. MISSIONS 

Missions d’ingénierie pédagogique et d’enseignement • Contribution au déploiement pédagogique du Master of Science BIHAR, Big Data & IA, et de ses différents parcours : coordination opérationnelle des enseignements, élaboration et amélioration des syllabi, conception des modalités d’évaluation et participation aux démarches qualité et d’accréditation (RNCP, RS, CGE). • Développement et réalisation de modules d’enseignement sur des sujets liés à l’IA et au Big Data, selon expertise. • Participation aux activités pédagogiques de la formation : encadrement de projets étudiants, suivi des missions de fin d’études en entreprise, participation aux soutenances et aux évaluations. • Contribution au développement de formations courtes et workshops spécialisés. Missions d’ingénierie en IA appliquée • Contribution au développement de preuves de concept et des prototypes en IA appliquée, notamment autour des LLM, du RAG et de l’IA agentique, ainsi qu’au développement de l’offre de services du DATALAB autour de ces technologies. • Participation au montage de projets collaboratifs et contractuels menés avec des partenaires académiques et industriels. • Contribution à la capitalisation interne, à la rédaction de rapports techniques, à la valorisation des résultats et à la veille technologique dans les domaines des LLM, du RAG et de l’IA agentique.

IV. DESCRIPTION DU PROFIL RECHERCHÉ

 • Niveau de formation : Bac+5 à Bac+8, ingénieur, master ou docteur en informatique, intelligence artificielle, data science ou domaine connexe, avec un intérêt pour l’enseignement et l’ingénierie pédagogique. • Expérience professionnelle d’au moins 3 ans dans un milieu académique et/ou industriel. • Une expérience en enseignement supérieur, en ingénierie pédagogique ou en coordination de formations constitue un atout important. Compétences requises : • Solides bases en Machine Learning, Deep Learning et développement Python, avec une expérience en prototypage de solutions d’IA ; une connaissance pratique des LLM, du RAG, des outils associés et des approches d’IA agentique constituerait un atout ; • Connaissance des principes d’ingénierie pédagogique, des approches par compétences et des méthodes pédagogiques actives ; • Aptitude à concevoir des contenus pédagogiques adaptés, incluant des supports de cours et des travaux pratiques ; • Bonnes capacités rédactionnelles et de communication orale, permettant de collaborer avec des équipes aux profils variés et d’animer des formations ; • Langues : français (niveau C1 minimum) et anglais professionnel (niveau B2-C1), écrit et oral. Qualités requises : • Rigueur, sens de l’organisation et autonomie dans la conduite d’activités variées ; • Capacité à gérer plusieurs missions en parallèle et à respecter les délais ; • Esprit d’analyse et de synthèse, sens de l’initiative et force de proposition ; • Curiosité scientifique, intérêt pour les innovations en IA et appétence pour la pédagogie ; • Bon relationnel, esprit d’équipe et sens du collectif. V. MODALITES DU CONTRAT • CDD à temps plein d’une durée de 18 mois, avec perspective de CDI ; • Prise de poste dès que possible ; • Rémunération selon profil et expérience ; • Temps de travail : 38h par semaine, donnant droit à des RTT ; • 30 jours de congés payés ; • Package social : mutuelle prise en charge à 70%, titres restaurant pris en charge à 50%, CSE, accord d’intéressement, épargne salariale. VI. DÉPOT DES CANDIDATURES Pour candidater, merci d’envoyer un CV détaillé accompagné d’une lettre de motivation par mail à : Isabelle ERRECARRET, i.errecarret@estia.fr.

I. CONTEXTE 
CDD Ingénieur.e d’étude et enseignant.e en Deep Learning et Computer Vision 
18 MOIS 
ESTIA est une école d’ingénieurs généraliste située à Bidart (64). Le Campus ESTIA développe principalement trois activités : 
1. La formation d’ingénieurs, d’assistants ingénieurs, ainsi que de professionnels spécialisés dans des domaines spécifiques : 
ESTIA forme (https://www.estia.fr/formations) des ingénieurs généralistes trilingues (environ 300 diplômés par an) dans les domaines des systèmes embarqués, de la mécanique, de l’informatique, de l’organisation et de la gestion industrielle. L’offre de formation de l’ESTIA inclut également un Bachelor de Technologie, un Cycle Préparatoire Ingénieur et des formations spécialisées, 
notamment le Master of Science BIHAR, en Big Data et Intelligence Artificielle. 
2. La recherche et le transfert de technologies : 
ESTIA RECHERCHE est une unité de recherche dont la mission principale est d’étudier, de concevoir et de mettre en œuvre des interfaces durables et encapacitatrices pour améliorer les interactions Humain-Humain, Humain-Système et Système-Système. Les résultats obtenus s'inscrivent dans une dynamique de transformation vers les technologies industrielles du futur et prennent en compte la transition énergétique et la transformation numérique. 
ESTIA-TECH favorise les relations entre l’ESTIA et les entreprises en recherche de solutions technologiques, de compétences et de formations pour leurs projets innovants, et stimule la recherche partenariale. Cette entité assure la promotion des plateformes technologiques ainsi que le montage et la gestion de projets collaboratifs ou de prestations de gré à gré. 
DATALAB est l’une des plateformes technologiques de l’ESTIA, spécialisée dans le domaine de l’IA appliquée au service de multiples secteurs, notamment l’agriculture, l’économie circulaire et 
l’observation de la Terre. En tant que plateforme d’expérimentation et de transfert technologique, DATALAB accompagne des partenaires académiques et industriels dans le développement et la 
validation de solutions d’IA répondant à des problématiques concrètes, de la preuve de concept au démonstrateur technologique. 
3. L'animation d’un incubateur, d’une pépinière d'entreprises et d'une technopole. 
ESTIA ENTREPRENDRE accompagne la création et len développement d’entreprises innovantes à vocation technologique à travers un ensemble de services, d’expertises et d’infrastructures dédiés. 

II. DESCRIPTION DU POSTE 
Piloté par ESTIA-TECH, le DATALAB mène des activités de développement et de transfert technologique dans le cadre de projets collaboratifs régionaux, nationaux et européens, ainsi que de prestations partenariales. 
Une part importante des projets du DATALAB concerne le développement de méthodes d’IA pour l’analyse de données complexes, notamment en computer vision et en traitement d’images (RGB, multispectrales, hyperspectrales, polarimétriques, etc.) avec des approches intégrant le Deep Learning et des modèles guidés par la physique. 
Le DATALAB porte également une formation spécialisée en Big Data et Intelligence Artificielle – Master of Science BIHAR. Les ingénieurs de l’équipe contribuent aux enseignements, à l’encadrement de projets étudiants, ainsi qu’à l’ingénierie pédagogique et à l’amélioration continue de la formation. 
La personne recrutée intégrera l’équipe du DATALAB au sein d’ESTIA-TECH et travaillera en interaction étroite avec les ingénieurs d’étude, les collègues d’ESTIA-Recherche, ainsi que les partenaires académiques et industriels impliqués dans les projets auxquels elle contribuera. Elle participera également aux activités d’enseignement et d’encadrement de projets étudiants dans les domaines du Deep Learning et de la Computer Vision. 
III. MISSIONS 
Missions d’ingénierie en Deep Learning / Computer Vision 
• Conception et mise en œuvre de méthodes d’IA, incluant des approches de Deep Learning et de Computer Vision pour l’analyse de données complexes (notamment des images multispectrales, hyperspectrales et polarimétriques), depuis la preuve de concept jusqu’au démonstrateur technologique. Contribution au transfert des solutions développées. 
• Participation au montage, à la réalisation et au suivi technique de projets collaboratifs régionaux, nationaux et européens, ainsi que de projets contractuels menés avec des partenaires industriels. 
• Contribution à la structuration de l’offre de services du DATALAB : formalisation de briques technologiques réutilisables, participation à la définition de méthodologies, de démonstrateurs et de cas d’usage. 
• Rédaction de rapports techniques et contribution à la valorisation des résultats (présentations, démonstrateurs, publications). 
• Réalisation d’une veille scientifique et technologique dans les domaines du Deep Learning et de la Computer Vision. 
Missions d’enseignement et d’encadrement 
• Développement et réalisation de modules d’enseignement du Master of Science BIHAR et, le cas échéant, d’autres formations de l’ESTIA, dans les domaines du Machine Learning, du Deep Learning, de la Computer Vision et de l’IA appliquée (préparation des supports pédagogiques, conception de travaux pratiques et de projets, animation des séances). 
• Encadrement de projets et de stages étudiants (définition des sujets, suivi technique, capitalisation des résultats) et participation aux activités pédagogiques de la formation : suivi des missions de fin d’études en entreprise, participation aux soutenances et aux évaluations. 
• Contribution à l’ingénierie pédagogique et à l’amélioration continue des enseignements, en lien avec les activités du DATALAB.

IV. DESCRIPTION DU PROFIL RECHERCHÉ 
• Niveau de formation : Bac+5 (ingénieur ou master) en informatique, data science ou domaine connexe. 
• Expérience professionnelle d’au moins 3 ans dans un milieu industriel et/ou académique. 
Compétences requises : 
• Maîtrise des méthodes de Deep Learning et de Computer Vision ; une expérience en traitement d’images multispectrales et hyperspectrales ainsi qu’en déploiement de solutions d’IA 
constituerait un atout ; 
• Compétences en ingénierie et traitement des données (acquisition, stockage, gestion et analyse de données structurées et non structurées) ; 
• Aptitude à vulgariser des concepts techniques et à concevoir des supports pédagogiques adaptés ; 
• Bonnes capacités rédactionnelles et de communication orale, permettant de collaborer avec des équipes aux profils variés et d’animer des formations ; 
• Langues : français (niveau C1 minimum) et anglais professionnel (niveau B2-C1), écrit et oral. 
Qualités requises : 
• Rigueur, sens de l’organisation et autonomie dans la conduite de projets ; 
• Capacité à gérer plusieurs missions en parallèle et à respecter les délais ; 
• Esprit d’analyse et de synthèse, sens de l’initiative et force de proposition ; 
• Curiosité scientifique, intérêt pour les innovations en IA et appétence pour la pédagogie ; 
• Bon relationnel, esprit d’équipe et sens du collectif. 
V. MODALITES DU CONTRAT 
• CDD à temps plein d’une durée de 18 mois, avec perspective de CDI ; 
• Prise de poste dès que possible ; 
• Rémunération selon profil et expérience ; 
• Temps de travail : 38h par semaine, donnant droit à des RTT ; 
• 30 jours de congés payés par an ; 
• Package social : mutuelle prise en charge à 70%, titres restaurant pris en charge à 50%, CSE, accord d’intéressement, épargne salariale. 
VI. DÉPOT DES CANDIDATURES 
Pour candidater, merci d’envoyer un CV détaillé accompagné d’une lettre de motivation par mail à : Isabelle ERRECARRET, i.errecarret@estia.fr.

CDD (18 MOIS)

Démarrage : Février 2026

Lieu : Bayonne

À PROPOS DE COMPOSITADOUR
Compositadour est une plateforme de recherche et développement, développée par l’école d’ingénieur ESTIA et la CCI Bayonne Pays Basque. En tant que véritable plateforme d'expérimentation, elle répond à des besoins industriels concrets, de la conception jusqu'au développement de procédés ou de produits nouveaux ou améliorés. Cette mission inclut la réalisation de prototypes et, si nécessaire,
le pré-lancement industriel des produits développés.

DESCRIPTION DU POSTE
Sous la direction du responsable du pôle Composites, le poste a pour mission principale l’accompagnement d’entreprises dans le développement de pièces et procédés de fabrication composites :
 - le conseil des entreprises dans leur démarche de conception et de dimensionnement de pièces, et l’étude des solutions les mieux adaptées à leurs problématiques,
 - la mise en œuvre de démonstrateurs, pièces de qualification, préséries, en utilisant/adaptant les moyens de la plateforme, la formation (initiale et continue), d’opérateurs, techniciens, ingénieurs à la conception et la réalisation de pièces en matériaux composites.
 

PRINCIPALES MISSIONS GESTION DE PROJET

Pilotage de projets composites complexes de développement de produits ou de procédés,
- Assurer la planification et l’organisation des activités, pouvant faire intervenir l’équipe multi métier de Compositadour et/ou des travaux de sous-traitance
- Assurer l’interface client privilégié, pour les aspects techniques (données d’entrées, livrables, …) mais aussi administratifs (commandes, facturations, …)
- Veiller au respect des objectifs OQD/OTD/OCD
 

REALISATION D’ETUDES ET ESSAIS

- Conception et dimensionnement de pièces composites,
- Modélisation 3D et mise en plan pour données de production

- Réalisation des notes de calculs et dossiers de justification
- Définition des procédés de fabrications, moyens et outillages adaptés à chaque application
- Conception d’outillages de mise en œuvre et de machines spéciales
- Participation à la réalisation des gammes de fabrication, des fiches d’instructions et de manière plus générale de la documentation de production et de suivi qualité,
- Programmation et configuration des équipements de production (ex : Machines de placement de fibres, moyens de chauffe (presse, Autoclave, étuve), projection laser, programmes d’usinage, …)
- Mise en place des moyens et outillages et réalisations des essais de mise au point
- Accompagnement des utilisateurs de la plateforme pour la réalisation de démonstrateurs de faisabilité, prototypes, préséries, pièces de qualification
- Suivi des essais de mise en œuvre, analyse des résultats et rédaction des comptes rendus d’essais
 

FORMATION ET CONSEIL

    Participation à la conception et l’animation des formations composites de la plateforme : pour les étudiants de l’ESTIA en formation initiale, et pour les salariés d’entreprises ou demandeurs d’emplois en formation continue.

DESCRIPTION DU PROFIL RECHERCHÉ
- Formation de niveau BAC+ 5 en mécanique, ou matériaux avec une forte dominante conception/dimensionnement
- Maîtrise et intérêt pour les outils de conception 3D (Catia Composites Part Design, 3D Experience,…) et de calcul par éléments finis ( Ansys,…).

- Maîtrise du comportement mécanique des stratifiés et dimensionnement de structures composites
- Connaissance des moyens d’essais mécaniques et physico-chimiques pour le composite
- Maîtrise des procédés de fabrication composites : Thermoformage / estampage, Prepreg, RTM et Infusion, enroulement filamentaire, AFP/ATL, …

Pratique de l’anglais et/ou de l’espagnol

Connaissance et intérêt pour le domaine aéronautique et spatial

QUALITÉS REQUISES
- Intérêt pour les nouvelles technologies

- Esprit d’équipe
- Rigueur
- Capacité d’adaptation à de nouveaux projets 

- Autonomie et force de proposition

CONTRAT
CDD 18 mois avec perspectives de poursuites

DÉPOT DES CANDIDATURES
Par mail à l’attention de Virginie Gaussens : mailto:contact-compositadourestia.fr
En rappelant le titre de l’appel à candidature dans l’objet du mail.
 

Type de contrat : CCD /CDI 

Démarrage : 1er Octobre 

Lieu de travail : Chéraute, Pays Basque 
 

À PROPOS DE XIBETEK 

Xibetek est une plateforme technologique de l’ESTIA, dédiée à l’Industrie du Futur, située à Chéraute, en Soule. 

Associée aux plateformes Compositadour, Addimadour et Turbolab, est un centre de compétences dédié aux solutions technologiques avancées, spécialisé sur le décapage laser robotisé, la fabrication additive multi-technologies, et la robotique/cobotique appliquée aux environnements industriels. 

Actuellement en phase de mise en place, la plateforme sera opérationnelle à partir de la rentrée 2025/2026. Le poste de Responsable de la plateforme est à pourvoir dès cette phase de lancement, avec une responsabilité centrale dans l’installation des équipements, la structuration des activités et le démarrage des premiers projets industriels et pédagogiques. 

DESCRIPTION DU POSTE 

Sous la supervision du directeur de Compositadour, la mission principale consiste à assurer le pilotage, l’animation et la gestion opérationnelle de la plateforme, en étroite collaboration avec les partenaires industriels et organismes de formation. 

PRINCIPALES MISSIONS 

Installation et mise en service des moyens (Phase de lancement – Année 1) : 

• Piloter l’implantation et la mise en service des équipements technologiques (cellule de décapage laser, cellule fabrication additive, cellule robotique agile), en lien avec les fournisseurs, le lycée de Chéraute et les partenaires technologiques.
• Garantir la conformité des installations en matière de sécurité, d’accessibilité, et d’ergonomie.
• Structurer les procédures d’utilisation, de maintenance et d’ accès à la plateforme. 

Développement commercial et valorisation de l’offre de services : 

• Élaborer et mettre en oeuvre une stratégie de développement des activités de la plateforme (formation, prestations, projets R&D, essais industriels).
• Prospecter les entreprises du territoire et construire une relation de proximité avec les partenaires industriels.
• Concevoir des offres sur-mesure adaptées aux besoins en innovation technologique (robotisation, procédés durables, maintenance prédictive, etc.). 

Maintenance, sécurité et exploitation des équipements : 

• Organiser et superviser la maintenance préventive et curative des équipements pour garantir leur disponibilité et leur performance.
• Assurer le respect strict des protocoles de sécurité (notamment liés à l’usage du laser et à la robotique) et former les utilisateurs aux bonnes pratiques.
• Gérer les dispositifs de supervision, de traçabilité des interventions et de gestion des risques.

Formation et ingénierie pédagogique : 

• Concevoir des Travaux Dirigés (TD) et Travaux Pratiques (TP) en lien avec les thématiques centrales de la plateforme (robotique, fabrication additive, traitement de surface laser, maintenance 4.0).
• Animer des sessions de formation à destination d’un public diversifié (étudiants en Bachelor, BTS, Master, salariés d’entreprises, demandeurs d’emploi).
• Collaborer étroitement avec les enseignants de l’ESTIA, du lycée de Chéraute et les partenaires pédagogiques pour assurer une complémentarité efficace des parcours. 

DESCRIPTION DU PROFIL RECHERCHÉ 

• Ingénieur(e) ou docteur(e) en génie industriel, robotique, mécatronique, automatisation ou domaine connexe.
• Expérience confirmée (≥ 5 ans) dans le pilotage de projets technologiques ou d’activités industrielle
• Connaissance du milieu industriel (PME, ETI, grands groupes) et des enjeux de l’Industrie 4.0.
• Compétences générales en robotique industrielle, fabrication additive, automatisation, RA/RV
• Maîtrise des enjeux liés à la formation professionnelle et initiale.
• Connaissances en gestion budgétaire, montage de projets (y compris financements publics), valorisation de résultats.
   

QUALITÉS REQUISES 

• Intérêt pour les nouvelles technologies
• Leadership, esprit d’initiative, capacité à fédérer
• Forte capacité d’adaptation, d’analyse et de gestion de projets
• Aisance relationnelle et sens du service aux entreprises et aux apprenants
• Autonomie, rigueur et sens de l’organisation. 
   

CONTRAT 

CDD/CDI 

Démarrage au 1er octobre 

DÉPÔT DE CANDIDATURE 

Par mail à l’attention de Virginie GAUSSENS : contact-compositadourestia.fr 

En rappelant le titre de l’appel à candidature dans l’objet du mail. 

• Localisation : Poste basé à Bayonne, au coeur du Pays basque, proche de la côte atlantique.
• Recherche de pointe : Intégrez TURBOLAB et TMACH 4.0, leaders en propulsion bas carbone.
• Développement académique : Concevez votre programme de recherche et pilotez des projets innovants.
• Collaboration industrielle : Coopérez avec AKIRA Technologies et nos partenaires du secteur aérospatial.
• Innovation pédagogique : Participez à l’évolution du programme turbomachines d’ESTIA et créez de nouveaux modules.
• Environnement international : Travaillez sur un campus trilingue avec des partenariats mondiaux.
• Axes de recherche : Les thématiques peuvent inclure la dynamique des structures, la mécanique des matériaux, les vibrations, la mécanique des fluides et la simulation appliquée aux turbomachines.
• Date de début : Septembre 2025 | Contrat : 18 mois renouvelable, avec possibilité de titularisation.

A propos d’ESTIA, d’Estia-Recherche et de ses plateformes technologiques 
ESTIA (École Supérieure des Technologies Industrielles Avancées) est structurée autour de trois missions principales : l’enseignement, la recherche et le transfert de technologie, ainsi que l’entrepreneuriat, soutenu par son incubateur et sa technopôle. L’école forme des ingénieurs polyvalents et trilingues dans des domaines tels que l’énergie, les systèmes embarqués, la mécanique, l’informatique, le management organisationnel et le génie industriel. Affiliée à l’Université de Bordeaux, l’ESTIA est membre de la Conférence des Grandes Écoles et est accréditée par la Commission des Titres d’Ingénieur (CTI). 
Dans le prolongement de sa mission pédagogique, l’ESTIA encourage l’innovation grâce à son laboratoire de recherche pluridisciplinaire, ESTIA Recherche, qui coordonne des projets nationaux et européens en étroite collaboration avec l’industrie. Le laboratoire mène des travaux de recherche fondamentale et appliquée, et propose des prestations d’expertise et de conseil. Des chaires de recherche créées au sein de l’ESTIA soutiennent des partenariats solides et durables entre le monde académique et l’industrie.
Pour accompagner ces activités, l’ESTIA exploite et utilise plusieurs plateformes technologiques : COMPOSITADOUR (matériaux composites), ADDIMADOUR (fabrication additive métallique), TURBOLAB (propulsion aéronautique innovante).

Turbolab et TMACH4.0 
En 2023, l’ESTIA a créé TURBOLAB, une nouvelle plateforme technologique en collaboration avec AKIRA Technologies. Cette plateforme a pour objectif de développer la recherche et les collaborations industrielles autour de la mise au point et de la qualification de nouvelles technologies de turbomachines, contribuant à la décarbonation de la production d’énergie.
La mission du Labcom TMACH 4.0 s’inscrit dans une dynamique de recherche à long terme, axée sur l’exploration des apports des procédés de fabrication innovants — tels que la fabrication additive métallique et l’utilisation de matériaux composites — dans la conception de nouvelles architectures d’éléments de turbomachines.

Profil
La personne recrutée sera rattachée au département ESTIA-Recherche et travaillera sous la responsabilité directe du Directeur de la Recherche. Elle collaborera étroitement avec le responsable de la plateforme TURBOLAB ainsi qu’avec le responsable du Labcom TMACH 4.0. Elle devra être titulaire d’un doctorat dans l’un des domaines suivants : turbomachines, mécanique des matériaux, dynamique des structures, vibrations ou mécanique des fluides. Une expérience significative en recherche est attendue, idéalement attestée par une HDR (Habilitation à Diriger des Recherches). Une expérience préalable dans l’encadrement d’une équipe de recherche, la structuration d’une thématique scientifique originale, la direction de doctorants, la soumission de projets de recherche, ainsi que la collaboration avec des partenaires académiques et industriels est également requise.

Activités de recherche
La mission confiée au candidat portera sur le développement des thématiques scientifiques du Labcom TMACH 4.0. Elle s’inscrira dans le cadre d’une équipe pluridisciplinaire disposant de compétences en simulation, matériaux et procédés de fabrication. Le ou la candidate contribuera à mobiliser et articuler ces expertises au service du développement de nouvelles architectures de composants de turbomachines. Il ou elle bénéficiera d’une liberté dans la définition de son programme de recherche, en cohérence avec les objectifs du Labcom TMACH 4.0, et jouera un rôle central dans l’intégration et la coordination des activités de recherche dans ce domaine. À terme, le ou la candidate devra développer une thématique de recherche originale, en cohérence avec les ambitions du projet, et sera également amené(e) à piloter des projets collaboratifs aux échelles régionale, nationale et internationale.

Activités d’enseignement 

La personne recrutée sera responsable de la structuration des activités d’enseignement de l’ESTIA dans le domaine des turbomachines (cycle ingénieur, cycle préparatoire, mastères spécialisés). Elle pourra également contribuer à l’enseignement dans le domaine de la mécanique et participer à la proposition et à la création de nouveaux programmes, aussi bien en formation initiale qu’en formation continue.

• Isabelle Errecarret, Contact pour les candidatures i.errecarret@estia.fr +33 559.43.84.14.

• Pierre Joyot, Coordinateur du laboratoire commun TMACH 4.0 – p.joyot@estia.fr

• Emmanuel Duc, Professeur – emmanuel.duc@sigmaclermont.fr

• Francis Sedeilhan, Directeur de la plateforme Compositadour – f.sedeilhan@estia.fr

Dates importantes

*Envoi des dossiers de candidature à partir du 8 juin 2026

*Entretiens : au fil de l’eau

*Démarrage de la thèse (souhaité) : entre septembre et novembre 2026

Localisation

Le poste sera localisé au sein d’ESTIA-Recherche (Bidart, 64)

Mots clés

*Jumeau numérique

*Logistique transfrontalière

*Aide à la décision multicritère

*Soutenabilité

*Systèmes sociotechniques

École doctorale

Le(a) candidat(e) sera inscrit à l’École Doctorale Sciences Physiques et de l’Ingénieur de l’Université de Bordeaux, spécialité productique.

Encadrement scientifique

Directeur de thèse : Eric VILLENEUVE

Co-encadrants de thèse : Alexandre DISDIER ; Laura LAGUNA SALVADO

Contexte

Cette thèse s'inscrit dans le projet INTEGRA-LOG, « Gouvernance transfrontalière et coopération institutionnelle pour la création d'un espace logistique innovant entre l'Aragon et la Nouvelle-Aquitaine », cofinancé par le programme INTERREG POCTEFA 2021-2027 (FEDER) et déployé de juin 2026 à mai 2029 par un consortium d'universités, de centres technologiques et d'acteurs économiques des deux côtés des Pyrénées, dont ESTIA. Alors que les échanges entre l'Espagne et la France dépassent 70 milliards d'euros par an, les flux de marchandises se concentrent sur les corridors de l'est et de l'ouest, aujourd'hui saturés. Cette situation pénalise la compétitivité et la soutenabilité du transport et plaide pour l'activation de l'axe Saragosse – Pau, dans les Pyrénées centrales, comme alternative permettant de redistribuer les flux et de renforcer la cohésion territoriale. Pour répondre à la saturation des corridors comme au manque de coordination entre les deux versants, INTEGRA-LOG vise à développer des outils numériques partagés, dont un jumeau numérique logistique destiné à simuler les flux et à évaluer des scénarios d'aménagement plus durables. C'est dans ce cadre qu'ESTIA contribue au développement du jumeau numérique, à l'identification des actifs logistiques et des flux transfrontaliers, et à la modélisation des systèmes pour l'aide à la décision.

Sujet de la thèse

La thèse vise à concevoir un jumeau numérique du territoire qui ne se limite pas à représenter les flux de marchandises, mais qui appréhende le système logistique dans son environnement social, économique et physique. L'enjeu scientifique est de modéliser les interdépendances entre l'activité logistique et son écosystème territorial afin d'éclairer des décisions de reconfiguration soutenables sur l'axe Saragosse – Pau. Les travaux s'articuleront autour des axes suivants :

• Modéliser le système logistique transfrontalier et caractériser les impacts, directs et indirects, que ses évolutions peuvent produire sur le territoire.
• Étudier le système dans son environnement en intégrant les dimensions sociales et économiques ainsi que les interactions avec le tourisme, les habitants et les contraintes du milieu montagnard, en plaçant la soutenabilité environnementale au cœur de l'analyse : émissions de gaz à effet de serre, qualité de l'air, préservation des écosystèmes pyrénéens et potentiel de report modal lié à la réactivation de l'axe Saragosse – Pau.
• Développer une approche cartographique permettant de visualiser les scénarios de reconfiguration du système logistique et leurs impacts sur les différentes parties prenantes.
• Concevoir un outil d'aide à la décision multicritère permettant de comparer et de sélectionner les scénarios à déployer, en intégrant explicitement les critères environnementaux aux côtés des objectifs de compétitivité et de cohésion territoriale.

Ces contributions alimenteront directement les outils développés dans INTEGRA-LOG. Le doctorant ou la doctorante travaillera en lien étroit avec les partenaires académiques et techniques du projet et bénéficiera de terrains d'application transfrontaliers.

Profil recherché

Formation/Expérience. Le candidat ou la candidate devra être titulaire d'un diplôme de niveau Bac +5 en sciences de l'ingénieur. Il ou elle devra justifier de compétences dans les domaines de l'ingénierie des systèmes complexes ou du génie industriel. Des connaissances en systèmes d'information géographique (SIG) et en logistique seront un plus. Autres aptitudes.Amené(e) à côtoyer des entreprises, des entrepreneurs et des chercheurs, le candidat ou la candidate fera preuve de sens relationnel, de curiosité et d'une réelle capacité à travailler en équipe sur des approches pluridisciplinaires, sur des questions présentes et prospectives. Il ou elle devra être ouvert(e) à l'apprentissage des sciences humaines et sociales. Une capacité à communiquer, en français et en anglais, sur son projet comme sur les connaissances acquises et produites au cours de son cursus, est attendue. La maîtrise de l'espagnol serait un atout supplémentaire, compte tenu du caractère transfrontalier du projet.

ESTIA-Recherche

ESTIA-Recherche, Unité Propre de Recherche conventionnée avec l'Université de Bordeaux (UPR RNSR 201420655V), est une équipe de recherche pluridisciplinaire. Dans le cadre de l'axe de recherche dédié à l'étude des systèmes sociotechniques complexes, ESTIA-Recherche mène des travaux sur l'Intégration Humain-Systèmes, notamment via l'hybridation des données technologiques et des connaissances humaines pour l'aide à la décision. Ces travaux sont majoritairement déployés dans le domaine de la conception de produits et des processus industriels, avec pour finalité la proposition d'environnements logiciels supports aux acteurs humains dans leurs activités métiers.

Modalités de candidature

Le dossier de candidature comprendra un CV détaillé et une lettre de recommandation (ou les coordonnées d'une référence professionnelle que le candidat ou la candidate autorise à contacter). ESTIA étant située en Zone à Régime Restrictif (ZRR), les candidat(e)s ne disposant pas de la nationalité d'un État membre de l'Union européenne joindront en outre une fiche de renseignement (nom et prénoms complets, date, ville et pays de naissance) destinée au Fonctionnaire de Sécurité de Défense (FSD). Ces éléments doivent être envoyés par courriel à Eric VILLENEUVE (e.villeneuveestia.fr). Les candidats sélectionnés seront invités à rencontrer les encadrants au fil de l’eau.

Dates importantes

* Envoi des dossiers de candidature à partir du 29 juin 2026

* Entretiens : courant juillet 2026

* Démarrage de la thèse : automne 2026

Encadrement scientifique

* Directrice de thèse : Audrey Abi Akle, Enseignante-Chercheuse, ESTIA

* Co-encadrant : Laurent Terrenoir, Enseignant-Chercheur, ESTIA

Contacts
a.abiakleestia.fr ; laurent.terrenoirestia.fr ; +33 5 59 43 85 31

Contrat
CDD de 36 mois avec rémunération brute annuelle de 27 740 €.

Localisation
Le poste sera localisé à ESTIA-Recherche (Bidart, 64).

Déplacements fréquents dont certains de longue durée (≈ 1mois) prévus à Toulouse.

Contexte général

L’industrie aéronautique fait face à deux défis majeurs : la production de l’avion du futur, décarboné, couplé à la montée en cadence de la production. Cela implique la reconception des produits fabriqués ainsi que des processus de fabrication et d’assemblage de manière simultanée. Dans ce contexte, ce sujet de thèse s’intéresse au développement de méthodes de co-conception produit-process, via l’exploration de design space, pour maitriser les performances industrielles soutenables. Ces méthodes seront appliquées à la conception des turbomachines du futur et de leur processus de production. Cette thèse intervient dans le cadre du projet Digitalisation et Innovation pour la Gestion Industrielle et la Fabrication (DIGIFAb), en partenariat avec Liebherr Aerospace.

Problématique industrielle

Le développement des turbomachines de nouvelle génération s’inscrit aujourd’hui dans un contexte de fortes mutations industrielles, technologiques et environnementales. Les exigences croissantes en matière de rendement énergétique, de réduction des émissions, de fiabilité, de durée de vie et de maîtrise des coûts conduisent les industriels à explorer des architectures produits de plus en plus complexes, intégrant de nouveaux matériaux et de nouveaux procédés de fabrication. Les changements de conception constituent ainsi un enjeu industriel majeur. Une modification locale du produit ou du système productif peut engendrer des impacts en cascade sur les performances produit, les performances industrielles, les délais de développement, les coûts de fabrication, les opérations d’assemblage ou encore les activités de qualification et de validation. Ces phénomènes de propagation sont particulièrement critiques dans le domaine des turbomachines en raison du niveau d’intégration des composants, des exigences de sûreté, du niveau élevé d’incertitude, et des fortes dépendances entre disciplines métier. Face à ces enjeux, les industriels ont besoin de méthodes et d’outils permettant d’explorer conjointement les espaces de conception produit et système productif dès les phases amont du développement, tout en tenant compte des incertitudes et des interactions entre les différents choix de conception. Une telle approche doit permettre non seulement d’identifier des configurations techniquement et industriellement pertinentes, mais également d’anticiper les impacts potentiels des changements sur les différentes dimensions du projet.

Sujet de la thèse

Les problématiques de co-conception produit–système productif ont été largement abordées dans les approches historiques de concurrent engineering et de Design for Manufacturing and Assembly (DFMA). Les travaux fondateurs du DFMA ont notamment montré que les performances industrielles dépendent fortement des choix d’architecture produit réalisés dès les phases amont de conception (Boothroyd et al., 2010). Plusieurs revues de littérature récentes confirment que les décisions prises précocement influencent directement les coûts, les temps de développement, les opérations d’assemblage, la qualité ainsi que les performances industrielles globales (Naiju, 2018 ; Formentini et al., 2022). Ces approches ont permis d’intégrer progressivement les contraintes de fabrication et d’assemblage dans le développement produit. Cependant, elles restent majoritairement centrées sur des logiques d’amélioration locale ou d’optimisation incrémentale. Les systèmes productifs y sont principalement considérés comme des contraintes de fabricabilité ou d’assemblabilité, plutôt que comme des espaces de conception à part entière. Plusieurs travaux récents soulignent ainsi que les approches actuelles restent insuffisantes pour traiter explicitement la conception conjointe des produits et des systèmes productifs dans des contextes industriels complexes (Battaïa et al., 2018). D’autres contributions récentes ont cherché à intégrer plus explicitement les dimensions de fabrication et de procédés dans les approches d’exploration. Les travaux portant sur la fabrication additive montrent notamment que la complexité géométrique influence directement les performances industrielles et que certaines variables de conception ont des effets croisés importants sur le temps de fabrication, la précision ou la manufacturabilité (George & Chowdary, 2023). Ces travaux montrent que les relations entre variables produit et performances industrielles deviennent de plus en plus interdépendantes dans les procédés avancés. En parallèle, plusieurs travaux issus du Systems Engineering ont mis en évidence les limites des approches strictement basées sur les exigences dans les phases amont de conception. Bertoni et al. (2013), à travers la méthode EVOKE, montrent que les problèmes de conception préliminaire sont fortement marqués par des informations incomplètes, des préférences évolutives et des arbitrages difficiles à formaliser. Ces travaux soulignent également que l’incertitude ne porte pas uniquement sur les valeurs des paramètres, mais également sur la fiabilité et la stabilité des connaissances disponibles. Dans le contexte considéré, les approches de Design Space Exploration (DSE) apparaissent particulièrement pertinentes pour soutenir l’exploration progressive d’alternatives de conception et l’analyse des compromis entre performances. Elles permettent d’aborder la conception non comme une simple recherche d’optimum, mais comme un processus d’exploration et de structuration progressive d’un espace de solutions.

Cependant, plusieurs verrous scientifiques ont été identifiés :

• l’exploration conjointe des espaces produit et système productif ;
• la prise en compte des effets de propagation des changements ;
• l’intégration des incertitudes liées à la maturité des connaissances et des procédés ;
• ainsi que la structuration dynamique des espaces de conception au cours du développement.

Objectifs scientifiques et programme de recherche

L’objectif général de cette thèse est donc de développer une approche de Design Space Exploration (DSE) permettant de soutenir la co-conception des produits et des systèmes productifs dans un contexte de forte incertitude, appliqué au développement des turbomachines du futur. La thèse vise à mieux comprendre, représenter et piloter les interactions entre choix de conception produit, choix d’industrialisation et performances soutenables associées, tout en intégrant les effets de propagation des changements sur l’ensemble du cycle de développement.
Les principaux objectifs de la thèse sont :

• [O1] Cartographier les processus de conception et d’industrialisation
• [O2] Formaliser les connaissances métiers et les incertitudes associées
• [O3] Évaluer et modéliser les performances produit–process
• [O4] Développer un modèle d’aide à la décision basé sur le Design Space Exploration
• [O5] Appliquer et valider les approches développées sur des cas industriels

Thèmes de recherche de l’équipe d’encadrement

Cette thèse s’inscrit à l’interface de plusieurs thématiques de recherche portées par l’équipe d’encadrement autour de la conception de systèmes complexes, de l’industrialisation et de l’exploration d’espaces de conception sous incertitude. Les travaux menés dans le domaine du Design Space Exploration (DSE) (Abi Akle et al., 2019) portent sur la structuration et l’exploration d’espaces de conception dans des contextes caractérisés par de fortes interactions entre variables de décision, performances et contraintes. Ces recherches s’intéressent notamment aux mécanismes de prise de décision en phase amont, à l’analyse des compromis multicritères, à la gestion des incertitudes ainsi qu’à l’évolution des espaces de conception au cours du développement (Laguna Salvado et al., 2022). Plusieurs travaux ont également porté sur l’intégration de dimensions multiples de performance dans les processus de conception, notamment dans les domaines de l’énergie et des systèmes complexes. En parallèle, les travaux menés autour de la soutenabilité des procédés de fabrication et des systèmes de production abordent également les enjeux liés à l’évolution des procédés industriels, à l’amélioration de l’efficience des ressources, à la réduction des impacts environnementaux ainsi qu’à l’intégration de nouvelles exigences de durabilité dans les processus de développement et d’industrialisation (Terrenoir et al., 2025). La complémentarité de ces travaux constitue un point d’appui pour cette thèse, qui contribuera au développement de nouvelles approches de Design Space Exploration appliquées aux problématiques de co-conception et d’industrialisation des turbomachines du futur, en s’appuyant sur des cas industriels réels définis avec Liebherr.

Mots clés

Co-conception produit process ; Performances industrielles ; Exploration du design space ; Décision sous incertitude ; Performances soutenable

Profil recherché

Formation/Expérience. De formation Bac + 5 (universitaire ou école d’ingénieurs), avec une spécialisation en génie industriel, aide à la décision ou conception (produits ou systèmes industriels, DFMA), la candidate ou le candidat devra présenter des connaissances et compétences dans une ou plusieurs des thématiques suivantes : exploration du design space, systèmes de production aéronautique, modélisation des performances soutenables, aide à la décision. De précédentes expériences professionnelles (lors de stages par exemple) en laboratoire de recherche ou en entreprise dans ces domaines seront appréciées. Autres aptitudes. La candidate ou le candidat devra aussi être curieux, autonome et aimer interagir avec son équipe d’encadrants scientifiques et avec les autres doctorants. Étant amené à être au contact de partenaires académiques ou industriels et des étudiants de l’ESTIA dans le cadre d’activités pédagogiques, la candidate ou le candidat devra aussi faire preuve d’un bon relationnel et d’une capacité à communiquer (en langues française et anglaise) sur son projet mais aussi sur les connaissances acquises lors de son cursus.

Candidature

Le dossier de candidature doit comprendre un CV, une lettre de motivation et une lettre de recommandation à envoyer par mail à laurent.terrenoir@estia.fr à partir du 29 juin 2026. Les entretiens seront réalisés courant du mois de juillet en visio ou en présentiel.

Références

Abi Akle, A., Yannou, B., & Minel, S. (2019). Information visualisation for efficient knowledge discovery and informed decision in design by shopping. Journal of Engineering Design, 30(6), 227–253.

Battaïa, O., Dolgui, A., Heragu, S. S., Meerkov, S. M., & Tiwari, M. K. (2018). “Design for manufacturing and assembly/disassembly: joint design of products and production systems.” International Journal of Production Research, 56(24), 7181–7189.

Bertoni, M., Bertoni, A., & Isaksson, O. (2013). “EVOKE: A Value-Driven Concept Selection Method for Early System Design.” Journal of Engineering Design, 24(11), 803–824.

Boothroyd, G., Dewhurst, P., & Knight, W. A. (2010). Product Design for Manufacture and Assembly. 3rd ed. Boca Raton: CRC Press.

Formentini, G., Boix Rodríguez, N., & Favi, C. (2022). “Design for manufacturing and assembly methods in the product development process of mechanical products: a systematic literature review.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 120, 4149–4173.

George, N., & Chowdary, B. V. (2023). “Design Complexity as a Driver for Additive Manufacturing Process Improvement.” Progress in Additive Manufacturing, 8, 1167–1180.

Laguna Salvadó, L., Villeneuve, E., Masson, D., Abi Akle, A., Bur, N. (2022). Decision Support System for technology selection based on multi-criteria ranking: Application to NZEB refurbishment,Building and Environment, Volume 212, 108786.

Naiju, C. D. (2018). “DFMA for Product Designers: A Review.” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 5(4).

Terrenoir, L., Laguna Salvadó, L., Lartigau, J., Arjunan, A., & Merlo, C. (2026). A maturity assessment model for metal additive manufacturing: additive manufacturing readiness levels. International Journal of Production Research, 64(10), 3718–3735.

Dates importantes

• Envoi des dossiers de candidature à partir du 8 juin 2026
• Entretiens : au fil de l’eau
• Démarrage de la thèse (souhaité) : entre septembre et novembre 2026

Localisation
Le poste sera localisé au sein d’ESTIA-Recherche (Bidart, 64)

École doctorale

Le(a) candidat(e) sera inscrit à l’École Doctorale Sciences Physiques et de l’Ingénieur de l’Université de Bordeaux, spécialité productique.

Encadrement scientifique

Directeur de thèse : Eric VILLENEUVE

Co-encadrants de thèse : Alexandre DISDIER, Laura LAGUNA SALVADO

Contexte

Cette thèse s'inscrit dans le projet INTEGRA-LOG, « Gouvernance transfrontalière et coopération institutionnelle pour la création d'un espace logistique innovant entre l'Aragon et la Nouvelle-Aquitaine », cofinancé par le programme INTERREG POCTEFA 2021-2027 (FEDER) et déployé de juin 2026 à mai 2029 par un consortium d'universités, de centres technologiques et d'acteurs économiques des deux côtés des Pyrénées, dont ESTIA.

Alors que les échanges entre l'Espagne et la France dépassent 70 milliards d'euros par an, les flux de marchandises se concentrent sur les corridors de l'est et de l'ouest, aujourd'hui saturés. Cette situation pénalise la compétitivité et la soutenabilité du transport et plaide pour l'activation de l'axe Saragosse – Pau, dans les Pyrénées centrales, comme alternative permettant de redistribuer les flux et de renforcer la cohésion territoriale.

Pour répondre à la saturation des corridors comme au manque de coordination entre les deux versants, INTEGRA-LOG vise à développer des outils numériques partagés, dont un jumeau numérique logistique destiné à simuler les flux et à évaluer des scénarios d'aménagement plus durables. C'est dans ce cadre qu'ESTIA contribue au développement du jumeau numérique, à l'identification des actifs logistiques et des flux transfrontaliers, et à la modélisation des systèmes pour l'aide à la décision.

Sujet de la thèse

La thèse vise à concevoir un jumeau numérique du territoire qui ne se limite pas à représenter les flux de marchandises, mais qui appréhende le système logistique dans son environnement social, économique et physique. L'enjeu scientifique est de modéliser les interdépendances entre l'activité logistique et son écosystème territorial afin d'éclairer des décisions de reconfiguration soutenables sur l'axe Saragosse – Pau.

Les travaux s'articuleront autour des axes suivants :

• Modéliser le système logistique transfrontalier et caractériser les impacts, directs et indirects, que ses évolutions peuvent produire sur le territoire.
• Étudier le système dans son environnement en intégrant les dimensions sociales et économiques ainsi que les interactions avec le tourisme, les habitants et les contraintes du milieu montagnard, en plaçant la soutenabilité environnementale au cœur de l'analyse : émissions de gaz à effet de serre, qualité de l'air, préservation des écosystèmes pyrénéens et potentiel de report modal lié à la réactivation de l'axe Saragosse – Pau.
• Développer une approche cartographique permettant de visualiser les scénarios de reconfiguration du système logistique et leurs impacts sur les différentes parties prenantes.
• Concevoir un outil d'aide à la décision multicritère permettant de comparer et de sélectionner les scénarios à déployer, en intégrant explicitement les critères environnementaux aux côtés des objectifs de compétitivité et de cohésion territoriale.

Ces contributions alimenteront directement les outils développés dans INTEGRA-LOG. Le doctorant ou la doctorante travaillera en lien étroit avec les partenaires académiques et techniques du projet et bénéficiera de terrains d'application transfrontaliers.

Profil recherché

Formation/Expérience. Le candidat ou la candidate devra être titulaire d'un diplôme de niveau Bac +5 en sciences de l'ingénieur. Il ou elle devra justifier de compétences dans les domaines de l'ingénierie des systèmes complexes ou du génie industriel. Des connaissances en systèmes d'information géographique (SIG) et en logistique seront un plus.

Autres aptitudes.Amené(e) à côtoyer des entreprises, des entrepreneurs et des chercheurs, le candidat ou la candidate fera preuve de sens relationnel, de curiosité et d'une réelle capacité à travailler en équipe sur des approches pluridisciplinaires, sur des questions présentes et prospectives. Il ou elle devra être ouvert(e) à l'apprentissage des sciences humaines et sociales. Une capacité à communiquer, en français et en anglais, sur son projet comme sur les connaissances acquises et produites au cours de son cursus, est attendue. La maîtrise de l'espagnol serait un atout supplémentaire, compte tenu du caractère transfrontalier du projet.

ESTIA-Recherche

ESTIA-Recherche, Unité Propre de Recherche conventionnée avec l'Université de Bordeaux (UPR RNSR 201420655V), est une équipe de recherche pluridisciplinaire. Dans le cadre de l'axe de recherche dédié à l'étude des systèmes sociotechniques complexes, ESTIA-Recherche mène des travaux sur l'Intégration Humain-Systèmes, notamment via l'hybridation des données technologiques et des connaissances humaines pour l'aide à la décision. Ces travaux sont majoritairement déployés dans le domaine de la conception de produits et des processus industriels, avec pour finalité la proposition d'environnements logiciels supports aux acteurs humains dans leurs activités métiers.

Modalités de candidature

Le dossier de candidature comprendra un CV détaillé et une lettre de recommandation (ou les coordonnées d'une référence professionnelle que le candidat ou la candidate autorise à contacter). ESTIA étant située en Zone à Régime Restrictif (ZRR), les candidat(e)s ne disposant pas de la nationalité d'un État membre de l'Union européenne joindront en outre une fiche de renseignement (nom et prénoms complets, date, ville et pays de naissance) destinée au Fonctionnaire de Sécurité de Défense (FSD). Ces éléments doivent être envoyés par courriel à Eric VILLENEUVE (e.villeneuveestia.fr). Les candidats sélectionnés seront invités à rencontrer les encadrants au fil de l’eau.

PhD position on: Optimization of energy management in hybrid electrical microgrids with the integration of services to the distribution network

Location Université de Poitiers 86073 POITIERS, France & ESTIA Campus, Technopole Izarbel, Bidart, France 

Remuneration Doctoral research grant 

Expected start date at the earliest opportunity 

Contract duration 3 -years fixed-term research contract

PRESENTATION OF THE INVOLVED LABORATORIES This PhD position is offered in collaboration between two complementary research laboratories:

LIAS – Automatic Control & Systems Team LIAS has experience in electrical energy conditioning, with recognized expertise in power quality, renewable energy integration, and multi-source systems. Its interdisciplinary research combines power electronics, control, and computer science to develop optimized system architectures and advanced control strategies for efficient energy management. ESTIA-Recherche – EneR-GEA Team EneR-GEA focuses on renewable energy, storage, and power distribution, with strong expertise in electrical engineering and control. Its research addresses the integration of energy sources and storage into microgrids and weakly interconnected networks, supported by advanced platforms including a microgrid testbed and a “Building Micro-Grid” demonstrator. This PhD position is part of the project “Micro-Grid and Management of New Decarbonized Energies”, funded under the PSGAR CERENA program of the Nouvelle-Aquitaine Region. Keywords: Electrical microgrid, renewable energy sources, distributed generation, power converters, advanced control algorithms, energy management.

CONTEXT :

The research focuses on the development of a meshed DC microgrid, a technology considered both disruptive and enabling for next-generation power network architectures based on power electronics converters. DC microgrids offer significant advantages over traditional AC networks, particularly in the context of the energy transition and decentralized energy production. They facilitate the local integration of renewable energy sources and enable substantial efficiency gains by reducing energy losses associated with power transmission and AC/DC conversions. This approach is especially well suited to systems based on solar energy and battery storage, which naturally operate in DC. Overall, the project contributes directly to the energy transition and supports the evolution of modern electrical grid architectures.

RESEARCH ACTIVITIES 

Compared to AC networks, DC microgrids enable more efficient integration of renewable sources and storage, reducing conversion losses and improving overall performance. The project aims to design and optimize multi-source energy systems to enhance local energy autonomy. It includes advanced control of photovoltaic generation, innovative power converter topologies (MVDC and DC/AC), and energy management within an “energy hub” architecture integrating production, storage, and consumption. Key challenges include system optimization, energy flow control, and ensuring reliability, resilience, and grid-support capabilities. MAIN OBJECTIVES: • Use of a modular approach to enable flexible integration and configuration of power electronic converters; • Facilitation of the integration of power converters with existing and future microgrid infrastructures; • Deployment of DC feeders to connect inherently DC equipment; • Improvement of the economic efficiency of solar renewable energy systems and their local use through optimized architectures and multi-objective energy flow management; • Ensuring voltage stability and power quality at all points of a connected or standalone microgrid, while meeting protection and reliability requirements; • Implementation of reliable information exchange linked to supervision systems, along with the provision of grid services and flexibility for the electrical network. 

REQUIRED SKILLS: 

The candidate must hold a Master’s degree (Bac+5) or an engineering degree, with a background in Electrical Engineering, solid knowledge of power electronics, energy conversion and management, as well as advanced control methods for operating such systems. The topic requires multidisciplinary skills spanning power electronics, electrical power systems, control engineering, and industrial informatics, particularly for system simulation and real-time implementation of control algorithms. Experience with MATLAB/Simulink is desirable. The candidate is expected to demonstrate a rigorous and methodical approach to research, strong teamwork skills, and proficiency in English. 

Application procedures: Recruitment will begin on May 31, 2026, and will remain open until the position is filled. Applications should include a detailed CV, a cover letter, the names and email addresses of two referees, and any supporting documents demonstrating relevant skills and experience. Please send your application to: Pr. Jean-Paul GAUBERT, jean .paul.gaubert@univ-poitiers.fr & Pr. Ionel VECHIU, i General presentation of both institutions: LIAS: .vechiu@estia.fr www.lias-lab.fr ESTIA/ESTIA-Recherche: www.youtube.com/watch= 21s

Duration: 36 months (fully funded)
Location: ESTIA, Bidart, France
Start Date: September 2026 (or earlier)
Funding:
Communauté d’Agglomération Pays Basque (CAPB) - PRISME project
Interreg Poctefa - PlastiGarbi project
Salary: 26460€ per year (gross, subject to applicable taxes and deductions)
Supervision:
Dr. William DELAMARE - Dr. in Human-Computer Interaction (ESTIA)
Pr. Nadine COUTURE - Professor in Human-Computer Interaction (ESTIA)
Affiliation: ESTIA Institute of Technology, EstiaR Research Laboratory, F-64210 Bidart, France.
Enrollment: Bordeaux University
Human-Computer Interaction Augmented Reality Computer Vision Industrial Applications User Experience PhD Thesis

Overview
This PhD thesis explores how artificial vision styles can augment human perception in industrial contexts through Augmented Reality [4, 6, 7]. Modern sensors can capture information beyond natural human vision [1, 3, 5], including thermal, depth, and multispectral data. However, effectively presenting and combining these vision styles for human operators remains a major scientific and interaction design challenge.

The objective of this research is to design, implement, and evaluate interactive vision styles that enhance users’ perception and decision-making during industrial tasks such as maintenance, inspection, and object identification. Particular attention will be paid to situations where operators’ hands are occupied, ensuring that interaction remains efficient, intuitive and minimally intrusive [6]. The candidate will investigate how users can select, combine, and personalize vision styles, and how these augmentations influence task performance, cognitive load, usability, and user experience [2]. The work lies at the intersection of Human-Computer Interaction, Augmented Reality, and Computer Vision, and includes both technical development and experimental evaluation with human participants.

Expected outcomes include novel interaction techniques, design recommendations, and scientific contributions published in leading international conferences and journals in Human-Computer Interaction and Augmented Reality.

Context
ESTIA Research
ESTIA Research, an independent research unit affiliated with the University of Bordeaux (UPR RNSR 201420655V), is a multidisciplinary research team. Since 2009, all research activities at ESTIA have been consolidated into a single team called ESTIA Research, with an interdisciplinary focus at the interface of Science and Technology and Social Sciences and Humanities. ESTIA Research is dedicated to cutting-edge scientific and technological work. Its primary mission is to study, design, and implement Sustainable and Empowering Interfaces to enhance interactions between Human-Human, Human-System, and System-System. The results obtained are part of a dynamic transformation towards future industrial technologies and take into account energy transition and digital transformation.

Xibetek
Xibetek is a technological platform of ESTIA, dedicated to the Industry of the Future, located in Chéraute, in Soule. Associated with the Compositadour, Addimadour and Turbolab platforms, it is a center of expertise dedicated to advanced technological solutions, specializing in robotic laser stripping, multi-technology additive manufacturing, and robotics/cobotique applied to industrial environments.

Objectives
Conduct a comprehensive literature review on vision augmentation, augmented reality, and interaction techniques.
Design and implement multiple interactive vision styles using AR technologies.
Develop an Augmented Reality interface allowing users to select, combine, and customize vision styles.
Implement prototypes using appropriate technologies (e.g., Unity, AR headsets, sensing technologies).
Design and conduct controlled user studies involving human participants.
Perform statistical analysis of experimental data.
Iteratively improve the system based on experimental findings.
Publish research results in international peer-reviewed conferences and journals.
Present findings at scientific conferences.
Write and defend a PhD thesis.
Requirements
Master’s degree (or equivalent) in Computer Science, Human-Computer Interaction, Engineering, or related field.
Strong motivation for research and willingness to learn.
Strong interest in Human-Computer Interaction, Augmented Reality, and Computer Vision.
Programming experience (e.g., Python, C#, Unity, or similar).
Interest in experimental research involving human participants.
Ability to work independently and within a research team.
Good written and spoken English.
Experience with Augmented Reality, Unity, or user studies is a plus but not mandatory.
Application
Candidates should send a CV, motivation letter, academic transcripts, and any relevant projects or publications to w.delamare@estia.fr and n.couture@estia.fr. Please also provide contact information for two references. Review of applications will begin immediately and continue until the position is filled. Shortlisted candidates will be invited for an interview (remote or in-person depending on the candidate’s location).

References
[1]
Akhmetov, T., Moger, G., Tursynbek, I. and Atakan Varol, H. 2023. Thermal Perception Using Augmented Reality for Industrial Safety. 2023 3rd International Conference on Robotics, Automation and Artificial Intelligence (RAAI) (Dec. 2023), 91–96.
[2]
Buchner, J., Buntins, K. and Kerres, M. 2022. The impact of augmented reality on cognitive load and performance: A systematic review. Journal of Computer Assisted Learning. 38, 1 (2022), 285–303. doi.org/10.1111/jcal.12617.
[3]
Cao, Y., Dong, Y., Wang, F., Yang, J., Cao, Y. and Li, X. 2021. Multi-sensor spatial augmented reality for visualizing the invisible thermal information of 3D objects. Optics and Lasers in Engineering. 145, (Oct. 2021), 106634. doi.org/10.1016/j.optlaseng.2021.106634.
[4]
Coelho, T., Marques, B., Ramalho, P., Almeida, D., Dias, P. and Santos, B.S. 2024. Improving Inspection Procedures: Pervasive Augmented Reality and Situated Visualization for Industrial Environments. 2024 28th International Conference Information Visualisation (IV) (Jul. 2024), 89–94.
[5]
Erickson, A., Reiners, D., Bruder, G. and Welch, G.F. 2021. Augmenting Human Perception: Mediation of Extrasensory Signals in Head-Worn Augmented Reality. 2021 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct) (Oct. 2021), 373–377.
[6]
Malta, A., Farinha, T. and Mendes, M. 2023. Augmented Reality in Maintenance—History and Perspectives. Journal of Imaging. 9, 7 (Jul. 2023), 142. doi.org/10.3390/jimaging9070142.
[7]
Seeliger, A., Cheng, L. and Netland, T. 2023. Augmented reality for industrial quality inspection: An experiment assessing task performance and human factors. Computers in Industry. 151, (Oct. 2023), 103985. doi.org/10.1016/j.compind.2023.103985.