Amine RHARRABTI

Développement en C/C++ pour systèmes embarqués, firmware IoT, intégration de capteurs et optimisation des performances. Secteurs: Domotique, assistance aux personnes âgées, robotique interactive, médical. Missions & Compétences: Analyse & Conception: • Étude des besoins clients et rédaction d’analyses fonctionnelles. • Développement de firmwares embarqués et intégration de nouvelles fonctionnalités. Développement Firmware & Intégration: • Programmation en C, C++ (OpenCV, Qt), Python, Bash, CUDA. • Exploitation de capteurs : accéléromètres, gyroscopes, ToF, détection de mouvements, rythme cardiaque, respiration, qualité du sommeil. • Maîtrise des protocoles UART, I2C, SPI, I2S, BLE, Wi-Fi, HTTPS. • Développement sur systèmes temps réel : FreeRTOS, Zephyr RTOS. • Développement bare metal sur MCU ARM Cortex-M. • Kits et cartes MCU : nRF52, STM32,ESP32. Tests & Optimisation: • Analyse et correction des anomalies, amélioration des performances. • Mise en place de pipelines CI/CD sous GitLab pour automatiser la compilation, l'exécution des tests, et l'analyse statique du code C/C++ (cppcheck), afin de garantir la qualité et la fiabilité du firmware. Projets Clés : IoT & Domotique: • Développement de firmwares pour objets connectés dédiés à la domotique et l’assistance aux personnes âgées. • Conception et prototypage d’appareils intégrant des capteurs avancés pour l’analyse de l’activité humaine. Robot BUDDY: • Mise à jour et optimisation du système AOSP Android via OTA. • Implémentation d'algorithmes de traitement du signal (BF, EC, SL) pour améliorer la qualité sonore. • Conception du firmware en C d’une station de recharge intelligente (nRF52832) avec guidage infrarouge. Agent IA Interactif: • Développement d’un assistant basé sur l’API OpenAI intégrant ESP32/Raspberry Pi 5, capteur ToF 8x8, microphone, carte SD, LED RGB et diffusion audio via haut-parleur interne ou Bluetooth A2DP.

Thème : Portage d'une application de Recueil de Données Trafic routier sur une carte low-cost. - Parallélisation d'un algorithmes séquentiels du traitement d'images sur CPU. en utilisant OpenMP. - L’amélioration des performances des algorithmes en traitement d’images en utilisant un processeur graphique pour exécuter des calculs généraux à la place du processeur. Outils et technologies : la technologie de GPGPU (CUDA). - Développement d’ une application C++ (orienté objet) pour l’envoi d'un flux vidéo qui provient du caméra par WebSocket vers une page Web. Outils et technologies : Linux Ubuntu, OpenCV , QT, QTCreator, Websocket. -L'implémentation d'une application de traitement d'image basées sur le Computer-on-module TK1 Nvidia. Outils et technologies : Build System Yocto, linux embarqué. - Développement d'une application Web permettant l'affichage du flux vidéo de la caméra temps réel avec les données générées. Outils et technologies : CSS, HTML, JavaScript , PHP, MySQL, Websocket. - Détection et classification des véhicules par apprentissage en profondeur ( Deep learning ). Outils et technologies : Python, c++ ,OpenCV.

Thème : Réalisation d’un feu rouge intelligent à base d'Arduino (C embarqué )

Thème : Etude et réalisation d’un système de commande d’une porte à partir d’un ordinateur. Outils : gâche électrique, carte Arduino, C++.