TekosTekosTekosTekos
  • Explorer
  • Comptes
  • Blog
Se connecter
OrganisationsSonatusStaff AI Engineer Edge

Observé chez

Logo de Sonatus
Sonatus

Staff AI Engineer Edge

Automobile

Informatique

Sunnyvale

IT
PyTorchTensorFlowONNXTFLiteTVMPythonC++GeminiOpenAIClaudescikit-learntslearnstatsmodelsNVIDIA TensorRTQualcomm SNPE

Rôle

Architecte et lead développement d'IA Edge pour la santé prédictive des véhicules responsable du pipeline ML end to end (ingestion données entraînement modèles déploiement sur dispositifs embarqués contraints optimisation) et mentoring d'ingénieurs juniors.

Technologies

PyTorchTensorFlowONNXTFLiteTVMPythonC++GeminiOpenAIClaudescikit-learntslearnstatsmodelsNVIDIA TensorRTQualcomm SNPE

Contextes

AutomobileVéhicules autonomesSystèmes embarqués

Compétences

Modélisation IA EdgeTransformersLLMCNNLSTMArbres de décisionTraitement logs non structurésIntégration APIs LLM cloudCréation données synthétiquesClustering automatique patterns logsDétection régressions logiciellesModèles apprentissage non superviséAutoencodersIsolation ForestsMonitoring données time-seriesBus CANCapteurs embarquésCorrélation anomalies signauxOptimisation modèles PyTorch/TensorFlowQuantizationPruningDistillationOptimisation mémoireStratégie données on-devicePré-traitement embarquéArchitecture pipeline ML edgeMentoring ingénieurs juniorsNLP techniquesParsing données textuellesSequence modelingVector storeLightweight LLMsSLMsAnomaly detectionDéploiement environnements EdgeARM-basedGestion mémoire manuelleRessources compute limitéesComputer VisionADASLogs kernel Linux/QNXDébogage niveau OSFormats automobiles CANDBCUDSSOME/IPMQTT

Challenges détectés

5 enjeux
  1. Optimisation

    Déployer l'IA en production sur des dispositifs embarqués contraints en ressources

  2. Transformation

    Détecter et prédire les défaillances de sous-systèmes véhicules en temps réel

  3. Optimisation

    Intégrer des modèles IA complexes (Transformers, LLM) dans des environnements Edge avec budgets RAM/Flash stricts

  4. Transformation

    Construire un pipeline ML end-to-end robuste pour l'analyse continue de données véhicules (logs, traces, signaux CAN)

  5. Croissance

    Améliorer la fiabilité de flotte via la santé prédictive des véhicules

Explorer ce profil dans Tekos

Profils proches

  • AI Engineer Agentic Framework & LLM Systems
  • AI Engineer Agentic Framework & LLM Systems
  • Cloud Backend Engineering Manager
  • Engineering Manager Embedded Software
  • Ingénieur réseau embarqué automobile
  • Senior Compliance Engineer Automotive
  • Senior Embedded Software Engineer
  • Senior Engineering Manager AI Validation
  • Senior Lead Database Engineer
  • Senior People Operations Generalist EMEA
  • Senior Staff AI Engineer Agentic Framework
  • Senior Staff AI Engineer Edge

Navigation

  • Accueil
  • Explorer
  • ESN

Fonctionnalités

  • Explorer
  • Objectifs
  • Playbooks
  • Copilot
  • Knowledge Engine
  • Présentation

Pour les ESN

  • Sortie de mission
  • Intercontrat ESN
  • Prospecter les recrutements
  • Ouverture de compte
  • Développement de compte
  • Référencement
  • Développement d'activité
  • Trouver une mission pour un consultant

Blog

  • Tous les articles
  • Licencier un intercontrat
  • Taux d'intercontrat
  • Que faire en intercontrat

Catégories

  • Toutes les catégories
  • Intercontrat
  • Prospection

Tekos

  • Changelog
  • Backlog
  • Fonctionnement des données
  • Community
Logo TekosLogo Tekos

Le carburant de votre prospection ESN.

© 2026 Tekos. Tous droits réservés.

Conditions Générales d'UtilisationPolitique de confidentialitéDonnées personnellesPolitique cookies