Ingénieure en Systèmes Embarqués, IoT & Intelligence Artificielle Embarquée
Réf. 260826102346 · 0 à 1 an d'expérience
Coordonnées masquées — CV anonymisé par PMEBTP
Ma recherche
Je recherche tout type de contrat, dans toute la France, dans le Batiment.
Atouts et compétences
- Développement firmware embarqué
- Architecture logicielle embarquée
- STM32 (ARM Cortex‑M)
- ESP32
- Raspberry Pi
- FreeRTOS
- Linux embarqué
- STM32CubeIDE / STM32CubeMX
- Gestion de version Git
- LoRa / LoRaWAN
- MQTT
- UART / SPI / I²C
- ChirpStack
- ThingsBoard
- Conception PCB
- Altium Designer
- LTspice
- Proteus
- YOLOv8
- OpenCV
- MediaPipe
- Deep Learning
- Edge AI
- C embarqué
- C / C++
- Python
- VHDL
- CMake
- Vivado
- Visual Studio Code
- Jupyter Notebook
- LabVIEW
- TIA Portal V14 (API)
- Gestion de projets & prospection
Langues
Français (maternelle), Anglais (courant), Arabe (maternelle), Allemand (notions)
Expériences professionnelles
Stagiaire Ingénieure – Projet de Fin d’Études
Employeur confidentiel
Conception d’une architecture IoT à trois nœuds sur STM32 (B‑L072Z‑LRWAN1) pour suivi biométrique, surveillance environnementale et localisation des mineurs. Développement du firmware en C sur architecture hybride LoRaWAN/LoRa RAW, implémentation de localisation RSSI et supervision sécurisée (ChirpStack, ThingsBoard, MQTT, AES‑128/OTAA).
Stagiaire Ingénieure IA Embarquée
Employeur confidentiel
Déploiement d’un système de vision YOLOv8 pour la détection en temps réel d’incendies, fumées et fuites sur plateforme robotique autonome (précision 89 %).
Stagiaire Ingénieure IoT & Systèmes Embarqués
Employeur confidentiel
Conception d’une solution IoT STM32/ESP32 pour la surveillance environnementale pharmaceutique (acquisition I²C/SPI, supervision cloud MQTT). Développement d’un système de sécurité sans fil STM32/NRF24L01 avec arrêt d’urgence distant (temps de réponse 50 ms).
Formations
Bac +5
ENSTAB
Diplôme National d'Ingénieur en technologies avancées – Électronique Avancée et Nanotechnologies Spécialisation IoT, Edge AI, systèmes embarqués basse consommation. Cours : IA, traitement d’images, IoT & Cloud, architecture embarquée, FPGA, robotique.
Diplôme
IPEIM
Classes préparatoires – MPSI/MP