Objectif du sujet

• Implémenter un module embarqué capable de collecter automatiquement les backtraces et les informations critiques lors d’un crash.
• Générer des rapports structurés (CSV, JSON) contenant les données collectées et analyser ces rapports pour identifier les causes probables des crashs en utilisant des techniques d'intelligence artificielle.

Travail à faire

• Développer un module ou une application embarquée en C++ sous Linux embarqué pour collecter les « backtraces » à partir des « coredumps » générés.
• Intégrer les données système (CPU, mémoire, processus, threads) et générer des rapports au format CSV/JSON.
• Développer un module d’analyse basé sur l’intelligence artificielle en Python pour corrélation et prédiction, et visualiser les données via des tableaux de bord.
• Identifier les causes probables des crashs à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et proposer des métriques pertinentes pour la priorisation des incidents.

Compétences requises

• Maîtrise de Python, C++, Shell, SQLite et environnement Linux embarqué.
• Connaissances en IA / apprentissage automatique pour l’analyse des rapports (corrélation, classification, détection d’anomalies).
• Expérience avec le débogage de coredumps / backtraces et compréhension des contraintes temps réel et ressources sur systèmes embarqués.

Détails pratiques, référence et candidature

• Référence : REF:LL-10 — Poste : INGÉNIEUR SFAX — Nombre de postes : 1 — Durée : 6 MOIS.
• Pour postuler, envoyer votre candidature à aes-stages@ACTIA.COM .
• Utilisez comme objet de mail : "Candidature PFE - REF:LL-10 - DÉVELOPPEMENT D'UN OUTIL INTELLIGENT D'INVESTIGATION DES CAUSES DE CRASH" et mentionnez votre disponibilité et projet de fin d'études.