Ingénieur Systèmes Embarqués

Floware est une startup deeptech labellisée Bpifrance qui développe une solution SaaS combinant intelligence artificielle et IoT pour l'analyse et l'optimisation des flux de mobilité urbaine. Notre plateforme Floware Vision permet aux acteurs publics et privés de disposer de données précises et actionnables pour planifier, gérer et améliorer les infrastructures de transport.

Au cœur de notre solution : des capteurs intelligents propriétaires déployés en extérieur, embarquant des modèles de computer vision sur GPU NVIDIA et connectés en temps réel à notre infrastructure cloud. Ces capteurs sont conçus pour fonctionner de façon autonome et résiliente dans des conditions d'exploitation exigeantes — alimentation instable, accès difficile, exposition aux intempéries.

Floware est partenaire de l'École Polytechnique, de CentraleSupélec, du CEREMA et de l'Institut Vedecom, et participe à deux projets Horizon Europe. Nous sommes en phase d'industrialisation active de notre plateforme capteur et en forte accélération commerciale.

L'Ingénieur Systèmes Embarqués & IoT est responsable du développement, de l'intégration et de la fiabilisation du logiciel embarqué des capteurs Floware. Il travaille au plus près du matériel — carte de supervision, GPU NVIDIA, modules de connectivité — et assure le lien entre le traitement edge (computer vision, acquisition) et l'infrastructure cloud.

Ce poste couvre un spectre technique large, de la programmation bas niveau à l'intégration système, en passant par le déploiement des modèles IA sur la cible et la supervision à distance des capteurs en production. Il requiert une rigueur d'ingénierie élevée, une capacité à travailler avec du matériel physique et une sensibilité aux contraintes du déploiement terrain.

Développement du logiciel embarqué

• Développer et maintenir le logiciel embarqué des capteurs (Python, C/C++) fonctionnant sur plateforme GPU NVIDIA sous Linux
• Implémenter et faire évoluer les services systèmes : démarrage, supervision des processus, watchdog, gestion des modes dégradés et reprise automatique après incident
• Développer l'interface entre le PCB de supervision (microcontrôleur) et la plateforme de traitement principale : remontée d'état, commandes à distance, journalisation
• Assurer la robustesse du système face aux coupures d'alimentation, micro-coupures et variations de tension dans des conditions terrain réelles
• Gérer les mises à jour logicielles à distance (OTA) de façon sécurisée et résiliente

Intégration et déploiement des modèles IA

• Déployer et optimiser les modèles de computer vision propriétaires sur GPU NVIDIA (inférence embarquée via TensorRT ou équivalent)
• Tester et valider les performances des modèles sur cible, en coordination avec l'équipe data science
• Assurer l'intégration des pipelines de traitement vidéo : acquisition, prétraitement, inférence, post-traitement et transmission des résultats
• Contribuer à la définition des contraintes d'optimisation (latence, consommation, précision) pour le déploiement en edge

Connectivité IoT et communication cloud

• Implémenter et maintenir la couche de communication entre les capteurs et l'infrastructure cloud (MQTT, Azure IoT Hub)
• Développer les mécanismes de supervision à distance : télémétrie, alertes, commandes, récupération de journaux
• Assurer la robustesse des échanges réseau en conditions dégradées (connectivité intermittente, reconnexion automatique, gestion des files de messages)
• Contribuer à la sécurisation des échanges embarqués-cloud (authentification des appareils, chiffrement, gestion des certificats)

Évaluation et intégration des modules optiques

• Contribuer à la sélection des modules caméra adaptés aux cas d'usage : analyse de flux multimodal, LAPI, détection longue distance, conditions nocturnes — en lien avec le bureau d'études spécialisé qui pilote la conception
• Participer à l'évaluation des fournisseurs et à la qualification des modules retenus : comparaison des offres, tests sur banc, validation des performances
• Assurer l'intégration logicielle des modules caméra dans la chaîne de traitement embarquée : pilotes, paramétrage du capteur d'image (exposition, gain, balance des blancs), gestion des flux vidéo
• Valider les performances du module optique sur cible en conditions réelles : qualité d'image, taux de détection, robustesse aux variations d'environnement (luminosité, température, intempéries)
• Participer à la phase d'industrialisation du capteur : qualification du PCB de supervision, intégration du module optique dans la chaîne de production, procédures de test en série
• Définir et exécuter les protocoles de test fonctionnels et de validation système (bancs de test, scénarios de défaillance, tests de robustesse électrique e