Développement d’un système de feux de circulation intelligents basé sur des caméras couplées à l’intelligence artificielle.
Objectif : observer le trafic, identifier les piétons et moduler en temps réel la durée des feux afin d’optimiser la fluidité du trafic et renforcer la sécurité des usagers.
Profil et répartition des postes
Recherche : 2 stagiaires (Ingénieur ou Technicien) — 1 poste Génie Logiciel et 1 poste Data & IA.
Durée : 6 mois (modalité 4-6 mois). Modalité de travail : hybride.
Technologies et compétences techniques requises
Algorithmes vision & IA : expérience avec TensorFlow, PyTorch, OpenCV, modèles YOLO pour détection d’objets et piétons.
Edge & IoT : connaissances d’Edge AI, plateformes NVIDIA Jetson et intégration sur dispositifs embarqués.
Backend & bases de données : FastAPI pour exposition d’APIs, PostgreSQL pour stockage et log des événements.
Frontend (si applicable) : React ou Vue.js pour tableaux de bord et visualisation du trafic.
Missions et tâches principales
Data & IA : collecte et annotation d’images, entraînement et optimisation de modèles de détection (YOLO, etc.), traitement en temps réel sur edge.
Génie Logiciel : conception et développement d’une architecture backend pour piloter les feux, API temps réel, intégration avec modules Edge AI et base de données.
Intégration & tests : déploiement sur NVIDIA Jetson, tests de performance et latence, validation en conditions simulées ou réelles.
Livrables attendus
Modèle de détection optimisé pour edge (format compatible Jetson) et rapports de performance (précision, latence).
Service backend (API) fonctionnel pour moduler le temps des feux et stocker les logs (FastAPI + PostgreSQL).
Prototype d’interface de supervision (React/Vue) et documentation d’intégration et de déploiement.
Contact et candidature
Pour postuler, envoyer votre candidature (CV + lettre de motivation + éventuels liens vers projets) par email à : stagetunisie.tn@capgemini.com