Embedded Systems & Artificial Intelligence Engineer

Conception et dispensation d'un programme pratique de 3 mois et 8 modules en C/C++ embarqué sur Arduino, ESP32 et Raspberry Pi pour une cohorte de plus de 15 apprenants.

• Enseignement des protocoles de communication et de l'IoT (UART, I2C, SPI, Wi-Fi, BLE, MQTT, Node-RED).
• Formation aux concepts de FreeRTOS, Linux embarqué et Edge AI avec TensorFlow Lite.
• Encadrement des apprenants lors de leurs stages et projets, les guidant de l'analyse des besoins et de la conception matérielle/logicielle jusqu'aux tests et à la documentation technique.

Enseignement de la robotique à des adolescents à travers des sessions pratiques couvrant l'électronique, la programmation, les capteurs et le contrôle des moteurs.

• Coaching d'adolescents dans la conception et la construction de projets robotiques.
• Développement de leur sens de la résolution de problèmes, du travail en équipe et de la créativité.

Direction du développement de bout en bout d'une solution Edge AI pour Maison Fondant, automatisant le comptage des pâtisseries grâce à la vision par ordinateur embarquée et à l'inférence IA en temps réel, réduisant les erreurs de comptage manuel de 95%.

• Construction d'un système d'IA embarqué avec écran tactile et intégration POS.
• Intégration d'un mode d'apprentissage par quelques exemples (few-shot learning) permettant l'intégration de nouveaux produits en 15 à 25 minutes.

Développement d'une couche BSP modulaire ESP32 comprenant plus de 20 API BLE, prenant en charge 5 services BLE et 12 caractéristiques GATT sous FreeRTOS (sous licence MIT et documentée avec Doxygen).

• Conception de l'architecture logicielle sous FreeRTOS pour optimiser la communication BLE.
• Rédaction de la documentation technique complète pour faciliter la maintenance et l'intégration.

Coordination de la préparation d'une session de l'ambassadeur NVIDIA.

• Configuration des environnements de laboratoire pour 300 participants.
• Élimination des interruptions techniques pendant la session.

Développement d'un chatbot NLP pour un magasin de vêtements atteignant un taux de résolution de 85%.

• Mise en place d'un système de reconnaissance d'objets en temps réel à 30 FPS destiné à la surveillance.

Développement d'un système intelligent de détection d'incendie pour l'industrie du coton et du textile, permettant une réduction de 60% des fausses alarmes, doté d'une interface graphique C# pour la surveillance en temps réel.

• Configuration et programmation de la carte STM32F407 Discovery.
• Mise en place de la communication série UART et RS232.