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Ingénieur en informatique embarquée (H/F)


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Informations générales

Référence : UPR8001-LUILAV-003
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : vendredi 29 novembre 2019
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 3 mars 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2077€ à 2330€ brut
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

La décarbonisation de l'économie et la lutte contre le réchauffement climatique ont mis en lumière la nécessité de produire, stocker et gérer des flux énergétiques de plus en plus complexes. L'électronique de puissance est la discipline qui est au cœur de cette problématique à travers l'utilisation des convertisseurs d'énergie. Cependant la conception des convertisseurs d'énergie est une tâche chère, complexe et multi-disciplinaire qui fait appel à différents spécialistes à plusieurs étapes récurrentes. La réponse de la communauté scientifique a été la “digitalisation” de l'électronique de puissance.
La digitalisation de l'électronique de puissance implique la création des convertisseurs pérennes, simples, modulaires et peu chers. Le projet OwnTech, proposé par le LAAS-CNRS, propose l'utilisation des convertisseurs modulaires, multi-fonctions, reprogrammables et open-source comme méthode de digitalisation de l'électronique de puissance.
L'objectif du projet OwnTech est d'apporter une suite technologique expérimentale d'électronique de puissance à TRL3. Cette suite est comprise de quatre blocs fonctionnels : hardware, firmware, software et dataware. Ce poste se focalisera sur les blocs firmware et software.
La première tâche de ce poste est de revisiter le software du convertisseur modulaire dévéloppé au LAAS-CNRS, et considérer sa transition vers Cython. Actuellement ce software reçoit des mesures du firmware et les affiche dans une interface graphique. Le software doit proposer à l'utilisateur une interface graphique intuitive pour la mise en place et le changement des stratégies de commande et de gestion d'un parc de convertisseurs modulaires. Le software doit reconnaître automatiquement, à partir des variables embarquées sur le firmware, l'interconnexion des modules et l'architecture que ceux-ci composent ensemble. Finalement, l'architecture du software doit permettre son amélioration lors des interventions futures.
La deuxième tâche de ce poste est de revisiter le firmware du convertisseur modulaire et finaliser sa transition vers FreeRTOS. Cette révision du firmware sera réalisée en collaboration avec un-e autre ingénieur-e dont les compétences sont plus centrées autour de l'électronique de puissance.
La troisième tâche de ce poste est de pousser le développement du dataware du projet notamment par l'intégration des méthodes d'apprentissage machine (machine learning) dans le software. Des méthodes tel que la régression gaussienne seront préconisées. Le ou la candidat-e sera mené-e à intégrer des bibliothèques open-source d'apprentissage machine dans le software et de réfléchir la structure des données du projet OwnTech pour intégrer des modules d'apprentissage machine plus facilement dans le futur.
Finalement, le ou la candidat-e devra revisiter la documentation du projet et gérer une partie du dépôt en ligne consacré à son partage avec d'autres utilisateurs potentiels.
Ce projet est open-source, et cette stratégie de gestion de la propriété intellectuelle impose une grande rigueur dans la gestion du dépôt numérique disponible en ligne. Des compétences dans les gestionnaires de version sont nécessaires, en particulier la connaissance du logiciel git seront sera fortement appréciée.

Activités

- Le ou la candidat-e doit être un-e ingénieur-e en informatique ou informatique industrielle doté d'une expérience de 0 à 3 ans .
Le projet sera divisé en deux phases de 6 mois:
- Pendant la phase 1, le ou la candidat-e travaillera sur le software et la finalisation du firmware du projet en collaboration avec un-e autre ingénieur d'étude. Le livrable de la phase 1 sera une version 1 de la suite technologique et du dépôt numérique pour le partager avec une communauté potentiel d'utilisateurs.
- Pendant la phase 2, le ou la candidat-e travaillera sur le retour d'expérience de la communauté et testera l'interface graphique et la facilité d'implémentation des algorithmes de commande. Le livrable de la phase 2 sera une version beta du hardware et du firmware et une version finalisée du dépôt numérique en ligne.
- Lors de la phase 2, le candidat aura accès à des données remontées par la communauté d'utilisateurs. Ces données pourront être exploitées par des méthodes d'apprentissage machine (machine learning) qui seront intégrés sur de dataware du projet.

Compétences

- Des compétences solides en Python ainsi qu'une maîtrise du C embarqué et des systèmes d'exploitation temps réel seront nécessaires
- Des compétences en informatique industrielles sont aussi nécessaires
- Des connaissances sur les micro-réseaux et leur interconnexion sont un grand plus
- Des connaissances en machine learning (scikit et R) sont un grand plus, spécialement des méthodes méta-paramétriques tel que la régression gaussienne.

Contexte de travail

Le candidat-e sera intégré-e à l'équipe ISGE du laboratoire LAAS-CNRS à Toulouse.

Informations complémentaires

Le projet OwnTech est une initiative du LAAS-CNRS pour créer une technologie d'électronique de puissance open-source dédiée à la création et expansion des micro-réseaux d'énergie décarbonées. Le ou la candidat-e récruté-e pour ce poste sera sûr-e d'avoir un impact sociétal important vu que toute la propriété intellectuelle a par vocation d'être partagé avec des acteurs de terrain en France ou à l'étranger.
Si vous cherchez un challenge technique de pointe avec un sens sociétal fort, n'hésitez pas à postuler !

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