Contexte du projet

• Développement d'un système de gestion de batterie (BMS) révolutionnaire pour drones alimentés à l'énergie solaire.
• Objectif : optimiser en temps réel la capture et l'utilisation de l'énergie solaire afin de permettre des vols de longue durée et des missions autonomes complexes.

Objectifs et missions principales

• Concevoir et implémenter des algorithmes d'IA avancés pour l'optimisation énergétique et la prédiction d'autonomie en fonction des conditions météorologiques et de la mission.
• Adapter dynamiquement les paramètres de vol (stratégies d'usage d'énergie, trajectoire, gestion de charge) pour maximiser l'efficacité énergétique.
• Intégrer le BMS au pilote automatique du drone via des interfaces telles que DroneKit et assurer la communication temps réel entre composants embarqués et algorithmes de décision.

Profil recherché et compétences

• Profil ingénieur, 2 stagiaires : 1 Systèmes Embarqués et 1 Data & IA.
• Compétences techniques : Python, C/C++, Matlab, TensorFlow, connaissance de DroneKit et expérience en systèmes embarqués/IA pour l'aéronautique ou la robotique.

Environnement technique et livrables attendus

• Développement embarqué : implémentation de contrôleurs et gestion d'énergie en C/C++ sur plateformes matérielles pour drones.
• Partie IA/Data : conception de modèles prédictifs (TensorFlow), simulation et prototypage sous Matlab, pipelines de traitement des données et évaluation de performance.
• Livrables : spécification BMS, code embarqué et algorithmes IA, rapport d'expérimentation, démonstration d'intégration avec drone (simulation ou vol réel).

Modalités de candidature

• Durée : 6 mois (4-6 months selon la convention).
• Pour postuler, envoyer votre candidature à : stagetunisie.tn@capgemini.com en indiquant en objet le projet (voir sujet recommandé ci-dessous).