Ingénieure Systèmes Embarqués & Objets Connectés
Réf. 2607240957 · 31100 Toulouse · 0 à 1 an d'expérience
Coordonnées masquées — CV anonymisé par PMEBTP
Ma recherche
Je recherche tout type de contrat, sur toute la région Occitanie, dans le Batiment.
Atouts et compétences
- C
- C++
- C#
- Python
- Java
- VHDL
- Assembleur
- STM32 (CubeIDE/CubeMX)
- ESP32
- Arduino
- Raspberry Pi
- Jetson Nano
- ZedBoard
- FreeRTOS
- Xilinx Vivado
- ModelSim
- SPI
- I2C
- UART
- CAN
- TCP/IP
- Ethernet
- Wi‑Fi
- Bluetooth
- Zigbee
- MQTT
- LoRa
- AUTOSAR (RTE/BSW/MCAL)
- CANoe/Vector CANalyzer
- IBM DOORS
- Machine Learning
- Deep Learning
- Computer Vision
- RAG / LLM
- TensorFlow
- MySQL
- SQLite
- PostgreSQL
- MongoDB
- Git
- Jenkins CI/CD
- Agile / Scrum
- ROS 1/2
- LabVIEW
- MATLAB
- Node‑RED
- InfluxDB
- Grafana
- Rigueur
- Autonomie
- Esprit d'équipe
Langues
Français (maternelle), Anglais (courant), Arabe (maternelle)
Permis
Permis B
Expériences professionnelles
Ingénieure stagiaire — Systèmes Embarqués & IA
Employeur confidentiel
Conception d'un pipeline de détection d'anomalies sur les communications SPI et CAN d'un système d'accès véhicule sans clé, développement d'un agent IA de diagnostic automatique (RAG+LLM) intégré à Jenkins CI/CD, contribution au code source embarqué (C) de la brique KML, présentation et adoption internationale, formation AUTOSAR interne.
Stagiaire — Passerelle IoT & Supervision
Employeur confidentiel
Développement d'une passerelle STM32 / Raspberry Pi pour acquisition de température via CAN, transmission Ethernet (LwIP) et publication MQTT ; interface de supervision temps réel (Python/Tkinter) pour détection précoce de défauts à distance.
Membre du club robotique
Employeur confidentiel
Cheffe de projet Clean'
Employeur confidentiel
Stagiaire — Firmware
Employeur confidentiel
Mise en place d'un bootloader et d'un système de mise à jour de firmware pour carte STM32, assurant le déploiement et la maintenance sécurisée des images logicielles.
Cheffe de projet Beebite
Employeur confidentiel
Stagiaire — Systèmes Embarqués & IA
Employeur confidentiel
Développement d'un système d'identification automatique des pathologies de plantes basé sur IA, implémenté sur une carte NVIDIA Jetson Nano.
Formations
Bac +5
Université Sorbonne Paris Nord (Institut Galilée)
Cycle d'ingénieur — Systèmes Embarqués & Instrumentation (double diplôme avec l'ISI)
Bac +5
Institut Supérieur d'Informatique (ISI)
Cycle d'ingénieur — Systèmes Embarqués & Objets Connectés