Ingénieur en Systèmes Électroniques Embarqués & Commande

Intégration au sein de l'équipe R&D embarquée de Farasha Systems pour développer un système de navigation autonome basé sur l'IA, combinant vision par ordinateur et algorithmes avancés sur cibles Edge.

• Conception et implémentation de deux méthodes de navigation avancées sous ROS2 : localisation SLAM et géolocalisation visuelle basées sur la vision par ordinateur.
• Validation des algorithmes de navigation en environnement virtuel Software-In-The-Loop (SITL) et optimisation de l'exécution du code C++ pour garantir la réactivité temps-réel du système.
• Intégration des algorithmes sur cibles Edge (NVIDIA Jetson Nano et Raspberry Pi 4) et établissement d'une communication série fiable avec le Contrôleur de Vol pour le banc d'essai HIL.
• Génération d'un système d'exploitation Linux embarqué personnalisé via Buildroot intégrant une approche hybride combinant SLAM et géolocalisation visuelle pour une navigation robuste.
• Analyse des performances et télémétrie du système sur le banc de test hardware.

Participation au développement d'une architecture IoT véhiculaire complète, depuis la modélisation de l'ECU embarquée jusqu'à l'ingestion et l'analyse des données en cloud.

• Élaboration d'une ECU centrale sur microcontrôleur STM32 gérant l'acquisition multi-capteurs temps-réel via bus industriels et protocoles de communication (SPI, I2C, UART).
• Interface du STM32 avec un ESP32 via un bus CAN pour la transmission sécurisée des trames de diagnostic et des données télémétrie du véhicule.
• Configuration de la passerelle ESP32 pour acheminer les données vers Azure IoT Hub via le protocole MQTT en respectant les contraintes de bande passante et de sécurité.
• Structuration du pipeline de données sous Azure Cloud avec stockage temps-réel Cosmos DB, traitement analytique et déploiement d'une interface graphique de surveillance dynamique du véhicule.

Travail sur le diagnostic et l'optimisation de cartes électroniques industrielles, combinant analyse de défaillances et rétro-ingénierie de micrologiciels.

• Isolation et résolution de défaillances critiques au niveau des composants sur cartes électroniques.
• Analyse de signaux temps-réel avec analyseurs logiques et oscilloscopes.
• Pratique de la rétro-ingénierie de micrologiciels via Ghidra et modélisation de circuits via Proteus.

Immersion au sein des ateliers de maintenance ferroviaire pour acquérir une compréhension approfondie des normes de sécurité et des contraintes opérationnelles du secteur ferroviaire.

• Étude en profondeur de la distribution d'énergie et de la partie puissance des motrices, notamment les convertisseurs, hacheurs et moteurs de traction.
• Compréhension du fonctionnement, de la régulation et des procédures d'entretien des groupes électrogènes de secours et d'alimentation auxiliaire des rames.
• Intégration des normes de sécurité rigoureuses et des contraintes de maintenance propres au contexte ferroviaire.