Control Systems & Wireless Optimization Engineer

Poursuite des travaux de recherche au sein de l'équipe Automatique et Systèmes (A&S) du laboratoire LIAS en tant que doctorante de 3e année, se concentrant sur la modélisation, la simulation et l'analyse numérique de systèmes dynamiques complexes à grande échelle.

• Conception de stratégies de contrôle distribué pour systèmes multi-agents de drones UAV pour la coordination 5G/6G avec suivi de trajectoire et stabilisation.
• Modélisation de systèmes dynamiques hybrides intégrant la commutation des dynamiques de communication et de contrôle.
• Développement d'approches de contrôle non-linéaire (MPC, CLF/CBF) garantissant la stabilité et la robustesse du système.
• Réalisation de simulations et validations au niveau système utilisant MATLAB/Simulink et Python.
• Évaluation des performances du système sous perturbations en utilisant des métriques de communication et de contrôle (SNR, SINR, capacité).
• Publication des résultats de recherche à la Conférence européenne de contrôle (ECC 2026).

Rôle d'assistante pédagogique pour des modules d'enseignement auprès d'étudiants d'écoles d'ingénieurs et de niveau licence, encadrant des travaux pratiques et laboratoires sur des thèmes variés en automatique, traitement du signal et systèmes dynamiques.

• Supervision de séances de laboratoire en traitement du signal couvrant l'analyse temporelle et fréquentielle, le filtrage et la représentation de signaux.
• Animation de sessions pratiques sur les principes des réseaux cellulaires et les indicateurs de performance en communication radio.
• Accompagnement des étudiants dans la modélisation et l'analyse de systèmes dynamiques complexes.
• Encadrement de sessions de laboratoire sur les méthodes numériques et le calcul scientifique appliqué à l'ingénierie.

Participation à l'équipe data pour développer des modèles prédictifs et des pipelines de traitement de données, appliquant des techniques avancées d'analyse temporelle et d'apprentissage statistique à des données industrielles.

• Développement de modèles prédictifs utilisant l'analyse de séries temporelles et des techniques d'apprentissage statistique.
• Conception de pipelines de traitement de données incluant le filtrage, l'extraction de caractéristiques et le lissage de signaux.
• Réalisation d'analyses de sensibilité et de corrélation pour identifier les variables clés influençant le comportement du système.
• Application d'approches basées sur les données pour l'identification de systèmes et l'évaluation de performance.

Intégration à l'équipe data analytics pour structurer des données brutes et développer des tableaux de bord décisionnels, en appliquant des méthodes rigoureuses de validation et de qualité des données.

• Réalisation d'analyses exploratoires approfondies et structuration des données pour intégration dans l'entrepôt de données d'entreprise.
• Définition d'indicateurs clés de performance (KPI) et développement de tableaux de bord pour soutenir la prise de décision managériale.
• Assurance de la cohérence et de la qualité des données par des procédures de validation et de vérification croisée.

Traitement de données industrielles complexes pour extraire des indicateurs de performance pertinents et développer des modèles statistiques de prédiction du comportement de systèmes.

• Traitement d'ensembles de données industrielles pour extraire les caractéristiques et indicateurs de performance pertinents.
• Développement de modèles statistiques pour la prédiction et l'analyse du comportement des systèmes.
• Application de techniques de pré-traitement et de filtrage pour l'analyse de signaux.