Stage RFID (F/H)
Geolithe, bureau d'études spécialisé dans la surveillance des risques naturels et géotechnique, développe des solutions innovantes pour monitorer les risques de type glissements de terrain en temps réel. Nous utilisons des capteurs sans fil et des systèmes embarqués fonctionnant sur Raspberry Pi pour collecter et traiter des données.
Dans le cadre de l'évolution de notre projet, nous cherchons à renforcer la fiabilité et la robustesse du code Python existant pour l'acquisition et le traitement des données, tout en améliorant sa performance pour des traitements en temps réel.
Missions :En tant qu'apprenti(e) ingénieur(e), vous serez intégré(e) à notre équipe technique et participerez à :
- L'analyse et la compréhension du code existant pour le rendre plus robuste et maintenable ;
- La mise en place d'un système de logs cohérent et structuré pour faciliter le suivi des capteurs et le diagnostic des incidents ;
- La mise en place d'une chaîne CI/CD sur Gitlab afin d'automatiser les tests et le déploiement sur Raspberry Pi ;
- L'optimisation du code pour améliorer les performances et la réactivité, avec possibilité d'utiliser C/C++, Rust ou Python sur les modules critiques ;
- La documentation des évolutions et l'élaboration de bonnes pratiques pour pérenniser le projet.
- Une expérience concrète sur un projet de surveillance géotechnique en temps réel.
- L'opportunité de travailler sur un code existant pour le rendre plus robuste et performant.
- Un encadrement par des ingénieurs expérimentés et la participation à des choix technologiques stratégiques.
- La possibilité de contribuer à un projet à impact sociétal, en aidant à prévenir les risques naturels.
Carte restaurant
Étudiant(e) en école d'ingénieur ou master, spécialité informatique, systèmes embarqués, électronique ou traitement de données.
Maîtrise de Python et, idéalement, notions en C/C++, Rust ou Cython.
Connaissance des concepts de CI/CD et des bonnes pratiques de développement logiciel.
Rigueur, esprit analytique et capacité à proposer des optimisations concrètes.
Intérêt pour le développement embarqué et la surveillance en temps réel.