Experience

- COYOTE -

• 1 - 100 Employee

• Lead Embedded Software Engineer

  • Jan 2021 - Present

• ingénieur systèmes embarqués

  • Jun 2019 - Dec 2020

  Programmation microcontrôleur basse consommation pour un produit de tracking d'assets- language C- sigfox- lora- RTOS QF framework (Quantum Leaps)



Amaris

• Israel
• Design Services
• 1 - 100 Employee

• Consultant ingénieur système embarqué

  • Oct 2018 - May 2019

  Projet de 6 mois pour schiller medical spécialisé dans la fabrication d'équipements médicaux : - Développement et maintient d'une nouvelle version logicielle pour un défibrillateur cardiaque portable. * Langage C * Développement sur cible, Linux embarqué Projet de 6 mois pour schiller medical spécialisé dans la fabrication d'équipements médicaux : - Développement et maintient d'une nouvelle version logicielle pour un défibrillateur cardiaque portable. * Langage C * Développement sur cible, Linux embarqué



Altran

• Australia
• Construction
• 1 - 100 Employee

• Internship (6months)

  • Feb 2018 - Aug 2018

  Conception d'un robot mobile et développement/intégration d'une IA (reinforcement learning, neural network) pour un déplacement autonome dans un environnement non guidé. Compétences : ROS, python, C, C++, machine learning Conception d'un robot mobile et développement/intégration d'une IA (reinforcement learning, neural network) pour un déplacement autonome dans un environnement non guidé. Compétences : ROS, python, C, C++, machine learning



Sercomm

• Taiwan
• Computer Networking
• 700 & Above Employee

• Développeur logiciels (stage technique)

  • Aug 2016 - Nov 2016

  Stage de 4 mois au sein de l'université NCTU, en tant que développeur C sur un sujet de traitement d'images. Le but du projet était de développer une API capable de réaliser du traitement d'image sur des échantillons d'image (de l'ISO 112233:2000). Le logiciel est ensuite capable de déterminer la TVLine horizontale et verticale. Stage de 4 mois au sein de l'université NCTU, en tant que développeur C sur un sujet de traitement d'images. Le but du projet était de développer une API capable de réaliser du traitement d'image sur des échantillons d'image (de l'ISO 112233:2000). Le logiciel est ensuite capable de déterminer la TVLine horizontale et verticale.