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David L.DL

David L.

Développeur logiciel embarqué | IoT

450 €/jour
1 projet
Aubusson, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de David

Passionné d'électronique et d'informatique depuis très jeune, j’ai choisi d’orienter mon projet professionnel pour allier pratique et théorie. Ainsi, j’ai commencé par l’IUT GEII de Brive, et poursuivi en école d’ingénieur en Électronique et Informatique Industrielle à l’INSA de Rennes.
Curieux par nature, je me suis familiarisé avec le monde de l'entreprise en participant au FabLab19 où j'ai aussi eu l'occasion de m'initier à la CAO pour impression 3D et découpeuse laser.
  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Aubusson (jusqu’à 50 km), Grenoble (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • BIC
    Ingénieur firmware embarqué
    HIGH TECH
    février 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 4 mois)
    Grenoble, France
    Développement firmware sur cible ST (STM32F7/ STM32H7/BLUENRG2)
    Optimisation placement mémoire
    Développement firmware du module BLE (Bluetooth Low Energy)
    Prise de contact avec labos pour la certification BLE
    Mise en place d'un systeme d'integration continue multi-projets
    Développement de scripts pour créer une base de code commune
    Intégrations aux outils de ST (STM32CubeMX/ Package creator)
    Mise en place de moyens de tests et d'analyse de la qualité de code
    Intégrations jenkins/Gitlab
    STM32 Bluetooth Low Energy Gitlab Gitlab CI/CD Jenkins C Python
  • ALSTOM
    Ingénieur informatique embarqué
    TRANSPORTS
    janvier 2021 - février 2023 (2 ans et 1 mois)
    Grenoble, France
    Test et intégration d'un système temps-réel embarqué dans le domaine ferroviaire (SIL4) :
    Définir les stratégies de tests pour assurer la couverture des exigences
    Implémentation des tests :
    ADA/Python (Pytest)
    Rédaction documentation associée
    Systèmes embarqués Python Ada CI/CD Jenkins
  • Thales
    Ingénieur stagiaire en IA
    DÉFENSE & ARMÉE
    février 2020 - août 2020 (6 mois)
    Cholet, Pays de la Loire, France
    • Développement et implémentation sur système embarqué d'un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la détection vocale de mots-clés.
    • Le défi majeur du projet est de combiner un haut niveau de précision avec une capacité de calcul et de mémoire limitée.
    Tâches principales:
    ➔ Entrainement : Tensorflow
    ➔ Inférence : développement du modèle avec numpy
    ➔ Tests des limites du modèle
    ➔ Portage sur carte FPGA Ultra96
    ➔ Collaboration à distance avec une autre équipe
    ➔ Algorithmes : CNN, MLP
    ➔ Caractéristiques : MFCC
    IA Deep Learning Python

Avis

5,0

sur 1 évaluation

P

Philippe

SIG ADEXIA

Avis laissé le 02/04/2021

David a su faire preuve d'efficacité et de sérieux. Il a tout de suite compris notre besoin et su apporter des conseils et des idées pertinentes. Bien que spécialisé en C et python, il a su élargir son champ de compétences pour que la solution soit adaptée à nos attentes.

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Formations

  • Semestre d'étude
    École de technologie supérieure (ÉTS)
    2019
    Dans le cadre de la formation d'ingénieur, j'ai saisi l'opportunité de faire mon semestre à l'étranger à l'ÉTS de Montréal qui a l'avantage de mettre l'accent sur l'aspect pratique. J'ai profité du choix libre des cours pour étendre mon champ de compétences. • ELE674 : Systèmes embarqués avancés Conception d'un système d'exploitation embarqué pour drone Parrot, fondé sur un OMAP3630 (Arm Cortex-A8). • LOG635 : Systèmes intelligents et algorithmes Développement de différents algorithmes d'intelligence artificielle pour exploiter les possibilités offertes par le robot Cozmo. • LOG645 : Architectures de calculs parallèles Conceptions d’algorithmes parallèles et techniques d'analyse de performances Bibliothèques : OpenCL MPI CUDA • GTI770 : Systèmes intelligents et apprentissage machine Réseaux de neurones, arbres de décisions, SVM... Bibliothèques : TensorFlow et OpenCV • GTI611 : Réseaux de communication IP Analyse et conception d’architectures réseau de communication IP.
  • Diplôme d'ingénieur
    INSA Rennes - Institut National des Sciences Appliquées de Rennes
    2020
    La formation en section EII m’a permis d’acquérir des connaissances pluridisciplinaires solides dans les domaines de l’informatique industrielle, de l’électronique, du traitement du signal et de l’automatique.

Compétences

Catégories