Marketing Excellence/BI et Data Analytics - REF09 - TinyML for Network Coverage Analysis

• Objectif : Construire un prototype TinyML de bout en bout (edge-based) pour classifier la qualité de la couverture réseau cellulaire en temps réel.
• Missions :
• Collecte et curation d'un jeu de données personnalisé (RSPR, RSRQ, force du signal, etc.) et labellisation.
• Conception et entraînement d'un modèle de réseau neuronal léger (TensorFlow/Keras) pour classification binaire.
• Conversion et optimisation pour microcontrôleurs avec TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLite Micro).
• Déploiement sur microcontrôleur (ex : ESP32), dispositif autonome pour échantillonner données réseau en temps réel.
• Compétences requises : TinyML, Python, TensorFlow, Keras, TensorFlow Lite, TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLite Micro), ESP32, PlatformIO, Arduino IDE, MicroPython
• Profil : 1 stagiaire, Ingénieur ou Master BAC +5, Spécialité Statistique / IA / Computer Science.

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