Ingénieur Full Stack - Développement d'Une Plateforme de Démonstration IA - a m P E R E s a s H/F

Nexa digital school

Contexte et environnement de travail

Renault Group poursuit son engagement envers les jeunes au travers la formation par l'alternance et les stages. Réalisez votre apprentissage au sein de Renault Group et transformez vos connaissances en compétences sur des projets concrets.

Accompagné par un maître d'apprentissage et d'équipes expertes, vous progressez vers votre diplôme dans un cadre exigeant et bienveillant. Une expérience utile, formatrice et porteuse de sens, quelle que soit la fonction.

Dans le cadre de ses projets d'innovation pour l'automobile, le Groupe Renault déploie des solutions d'intelligence artificielle visant à transformer l'expérience utilisateur dans le cockpit.

Ces solutions, qui intègrent notamment des solutions IA, nécessitent des démonstrations concrètes pour valider leur efficacité en conditions réelles. Pour cela, une plateforme de démonstration full stack est à concevoir afin de présenter et tester les différents cas d'usage des IA embarquées dans le cockpit.

Vos missions

Votre mission consistera à concevoir et développer une plateforme de démonstration, accessible à la fois via une interface web et une application dans Android Auto Operating System (AAOS), permettant d'interfacer les modules IA, déployés dans des machines virtuelles, avec le cockpit de la voiture. Cette plateforme devra permettre de démontrer l'intégration et la performance des solutions IA développées par l'équipe.

Les principales missions :

• Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques en collaboration avec les équipes IA et design.
• Définir l'architecture de la plateforme, incluant le développement d'API pour la communication entre les modules IA, le back-end et le front-end.
• Concevoir et mettre en place des API RESTful permettant de recevoir et de traiter les données issues des modules IA.
• Intégrer les modèles d'IA dans l'architecture back-end en utilisant Python (Flask, Django ou FastAPI).
• Créer une application mobile Android (en Java ou Kotlin) pour simuler l'environnement cockpit et interagir avec les modules IA en temps réel.
• Mettre en place un environnement de développement et de test (utilisation d'outils comme Docker, Git, CI/CD).
• Réaliser des tests fonctionnels et d'intégration, notamment sur simulateur ou plateforme embarquée, afin de valider la robustesse et la réactivité de la solution.
• Rédiger la documentation technique détaillée de la solution (guide d'installation, API, architecture).