Ingénieur Test Logiciel Automobile

Intégration au sein d'une filiale automobile BMW spécialisée dans la validation des systèmes électriques et de gestion de batteries pour véhicules hybrides et entièrement électriques.

• Analyse des exigences fonctionnelles en termes d'exactitude, d'exhaustivité, de conformité, de traçabilité et de testabilité.
• Conception et spécification des plans de test pour la plateforme du groupe motopropulseur électrique intégré.
• Exécution de tests d'intégration continue en environnement automatisé et reporting des résultats.
• Développement de scripts d'automatisation et d'outils pour fiabiliser et accélérer les cycles de test.
• Configuration, débogage et maintenance des bancs et des outils de test, avec réalisations d'améliorations continues.
• Pilotage de la définition et l'amélioration des processus de test au sein de l'équipe.
• Gestion des défauts identifiés et facilitation de leur résolution avec l'équipe de développement.

Rejoindre l'équipe de validation logiciel d'un partenaire BMW pour évaluer la maturité des systèmes logiciels automobiles et déclencher des alertes lors de la détection de problèmes critiques.

• Analyse approfondie des causes profondes sur les résultats de tests et identification des problèmes.
• Surveillance des résultats des tests automatisés, reproduction des bugs et signalement des défauts au client.
• Communication des retours techniques détaillés au client pour faciliter la résolution des problèmes.
• Conception de scripts de test en Python pour couvrir des exigences génériques et améliorer la couverture de test.
• Encadrement des nouveaux arrivants au sein de l'équipe et assurance de leur alignement sur les processus et standards.
• Rédaction de la documentation fonctionnelle et technique des cas et résultats de test.
• Analyse et débogage des architectures ADAS et des systèmes de communication Ethernet.

Conception et mise en œuvre d'une solution de suivi de la production basée sur un tableau de bord dynamique pour une filiale du groupe Dräxlmaier.

• Collecte et structuration des données de production depuis les différentes bases de données des secteurs de production.
• Développement d'un tableau de bord dynamique avec Microsoft PowerBI pour visualiser les indicateurs clés de production en temps réel.
• Mise en place d'un accès à distance au tableau de bord via Raspberry Pi Dashboard, facilitant la supervision décentralisée.