Observé chez
Data Scientist Machine Learning Véhicules Électriques
Automobile
Guyancourt
PythonSQLMachine LearningMatlabSimulinkQuantizationPruningDistillation
PythonRôle
Optimiser les modèles ML pour systèmes embarqués de véhicules électriques via compression et adaptation aux calculateurs
Technologies
PythonSQLMachine LearningMatlabSimulinkQuantizationPruningDistillation
Contextes
Véhicules électriquesSystèmes embarquésCalculateurs embarquésOptimisation des performances véhicules électriques
Compétences
Analyse des besoins véhicules électriquesGénération de données via modèles powertrainCompression et optimisation de modèles MLIntégration de modèles dans plateformes de simulationExploration de solutions de mise à jour embarquéeMaîtrise des frameworks MLAnalyse de donnéesAutonomie et rigueur
Challenges détectés
3 enjeux- Optimisation
Rendre les modèles ML compatibles avec les calculateurs embarqués tout en maintenant des performances optimales
- Optimisation
Enrichir l'apprentissage via génération de données supplémentaires par modèles powertrain
- Transformation
Explorer des solutions de mise à jour des modèles directement dans le véhicule