Ingénieur Validation & Vérification spécialisé en systèmes ADAS

Intégration au pôle validation ADAS d'une entreprise automobile de rang 1 pour piloter les campagnes de validation HIL et assurer la conformité fonctionnelle des systèmes d'aide à la conduite.

• Planification et gestion des campagnes de validation HIL selon le calendrier projet.
• Encadrement d'une équipe de validation HIL basée en Inde, assurant la qualité et la continuité des tests.
• Analyse et gestion des anomalies via Jira et PLM, en lien avec les équipes fournisseurs.
• Interprétation des résultats de validation et validation de la conformité des composants aux spécifications.
• Exécution et suivi du plan de validation HIL dans le respect des jalons clés.
• Coordination des évolutions logicielles avec le fournisseur et pilotage de la correction des anomalies identifiées.
• Synthèse et communication des résultats de validation aux chefs de projet à chaque étape majeure.

Intégration à l'équipe validation de Stellantis pour valider le système de surveillance du conducteur (DMS) et garantir sa conformité fonctionnelle avant intégration véhicule.

• Préparation et configuration des environnements de tests et des bancs HIL pour la validation fonctionnelle.
• Validation des rapports de tests en assurant la conformité du composant aux spécifications et son bon fonctionnement.
• Rédaction des comptes rendus de validation et d'intégration documentant les résultats et les conformités.
• Consignation et suivi des défauts identifiés dans le PLM, en coordination avec le fournisseur pour la correction.

Participation à un projet de recherche appliquée visant à développer une solution de détection d'objets pour l'Industrie 4.0, en combinant synthèse de données et deep learning.

• Analyse des besoins industriels liés à l'Industrie 4.0 et formalisation des spécifications techniques du projet.
• Conception et génération d'un jeu de données synthétiques (images et annotations) à l'aide de Blender et Python.
• Automatisation de l'annotation des objets à détecter avec des bounding boxes et préparation des labels au format YOLO.
• Entraînement d'un modèle de détection d'objets YOLOv5 via Google Colab et PyTorch, en itérant sur les hyper paramètres.
• Rédaction d'un rapport de projet détaillé exposant les résultats, les performances et les axes d'amélioration.

Participation à la modernisation du système de gestion qualité d'une filiale de groupe équipementier automobile en automatisant le traitement et la visualisation des données qualité.

• Analyse du système qualité existant et structuration des données éparses issues de fichiers Excel multi-feuilles.
• Conception d'une base de données MySQL et développement de scripts PHP pour l'automatisation du traitement des données qualité.
• Création d'une interface web ergonomique avec Bootstrap et mise en place de la visualisation des indicateurs qualité via Highcharts.