Contexte et objectifs

• Développer un Système de Gestion de Batterie (BMS) intelligent pour véhicules électriques intégrant des algorithmes d'IA pour la détection de défauts et l'estimation d'état (SOC/SOH).
• Assurer la modélisation et la validation du BMS en simulation et en conditions embarquées réelles via les méthodologies MIL, SIL et PIL pour garantir robustesse et fiabilité.

Missions principales

• Concevoir et modéliser les fonctions BMS (estimation SOC/SOH, détection de défauts) sous MATLAB/Simulink.
• Implémenter et valider des algorithmes d'intelligence artificielle (y compris utilisation de LLM si approprié) pour la détection d'anomalies et l'amélioration des estimations.

Développement embarqué et intégration

• Générer et adapter du code embarqué (C) à partir des modèles Simulink, et déployer/valider sur cibles embarquées (Arduino/Raspberry-Pi ou bancs d'essai dédiés).
• Utiliser Python pour le traitement de données, scripts de test et automatisation des campagnes de validation; VScode comme environnement de développement.

Méthodologie de validation et tests

• Mettre en place des campagnes de test MIL, SIL et PIL pour valider les modèles en simulation et en exécution embarquée.
• Construire des bancs d'essai et scénarios de test pour évaluer SOC/SOH et la détection de défauts en conditions représentatives.

Profil attendu et livrables

• Profil : Ingénieur ou Technicien — 1 stagiaire Systèmes Embarqués, durée 6 mois.
• Livrables attendus : modèles Simulink, code embarqué C, rapports de validation (MIL/SIL/PIL), jeux de données et documentation technique.

Modalités de candidature

• Pour postuler, envoyer votre candidature par email à : stagetunisie.tn@capgemini.com.
• Objet recommandé : "Candidature PFE 47 — Modélisation et Validation d’un Système de Gestion de Batterie (BMS) Intelligent".