Ingénieure en Électronique et Informatique Industrielle

Intégration au sein de l'équipe de développement logiciel embarqué d'IDEMIA, leader mondial de l'identité sécurisée, en charge de la modernisation et optimisation des modules de gestion de bagages.

• Développement et optimisation de modules embarqués en C++ sur plateforme Linux (Yocto), améliorant les performances du système.
• Conception d'une interface web complète avec JavaScript/Node.js (backend) et Angular (frontend) pour la gestion à distance de l'arche de bagages.
• Intégration d'API REST pour la communication entre l'interface et les modules embarqués.
• Réalisation de tests unitaires et fonctionnels assurant la fiabilité des composants développés.
• Production de la documentation technique complète des modules et interfaces créés.
• Collaboration en mode Agile (Daily standups, Sprint reviews) au sein d'une équipe multidisciplinaire.

Intégration au sein de l'équipe engineering de Capgemini pour développer une solution de diagnostic de sécurité informatique permettant l'analyse proactive de machines en environnement d'entreprise.

• Développement d'un scanner de systèmes sains en Java, capable d'analyser les machines via SSH.
• Intégration des moteurs antivirus ClamAV et ESET 32Nod au sein du scanner pour une détection complète des menaces.
• Automatisation des processus de scan et renforcement de la sécurité du traitement des données.
• Implémentation du stockage des résultats en fichiers texte avec conversion prévue en PDF.
• Optimisation des performances et de la compatibilité multi-OS du scanner.
• Suivi du projet en méthodologie Kanban, assurant une livraison itérative des améliorations.

Développement d'une chaîne complète d'acquisition de données en environnement Linux embarqué, de l'interfaçage matériel jusqu'à l'affichage des données en temps réel.

• Développement d'un driver Linux en C pour interfacer un capteur HC-SR04 via GPIO.
• Acquisition, traitement et stockage des mesures de distance.
• Développement d'un serveur Flask en Python pour l'exploitation et l'affichage des données.
• Mise en place d'un affichage des mesures en temps réel.
• Déploiement de l'application Flask avec Gunicorn.
• Tests et validation du fonctionnement de la chaîne d'acquisition.
• Réalisations : mise en œuvre d'une chaîne complète d'acquisition fonctionnelle, du capteur physique jusqu'à l'interface utilisateur, avec communication entre driver Linux bas niveau et application Python.

Conception et implémentation d'un réseau de neurones sur FPGA en approche matérielle, avec objectif d'accélération des calculs et d'optimisation des ressources matérielles.

• Modélisation de l'architecture du réseau de neurones.
• Implémentation sur FPGA en VHDL.
• Simulation et validation fonctionnelle de l'architecture sous ModelSim.
• Synthèse et implémentation du design avec Quartus.
• Analyse et optimisation de l'utilisation des ressources matérielles et des performances.
• Validation du fonctionnement sur carte FPGA DE10-Lite.
• Réalisations : implémentation fonctionnelle d'un réseau de neurones sur architecture FPGA, exploitation du parallélisme matériel pour accélérer les opérations de calcul, optimisation de l'architecture en vue de réduire la consommation de ressources et d'améliorer les performances.