Thilali Gabis

Validation de firmware embarqué

– Prise en charge de la validation des releases du firmware d’une gateway Edge industrielle : tests fonctionnels, d’intégration et recette avant mise en production. – Vérification du bon fonctionnement des protocoles de communication industriels (MQTT, DNP3, Modbus, I/O) : conformité des échanges, stabilité et comportement sous charge. – Simulation de pannes réalistes (coupure réseau, arrêt de services, perte d’alimentation) pour s'assurer que le système reste stable et sûr en conditions dégradées.

– Lecture et analyse des journaux système Linux pour identifier, reproduire et documenter les anomalies avant remontée aux équipes de développement.

Tests réseau & sécurité

– Validation des configurations réseau des équipements IoT en production (VPN, DNS, NTP, firewall iptables) et contrôle de la sécurité des accès.

– Validation des communications sécurisées (VPN / TLS) entre les équipements IoT et les systèmes de supervision, avec vérification des règles de filtrage et des restrictions d’accès réseau. Automatisation des tests

– Conception et développement de campagnes de tests automatisés en Python (Pytest) rejouées à chaque nouvelle version firmware.

– Automatisation des tests de l'interface utilisateur web (portails de supervision des équipements IoT) avec Playwright en Python et Cypress en JavaScript, pour détecter les régressions visuelles et fonctionnelles.

– Rédaction et gestion des cas de tests sous Xray, documentation des procédures sur Confluence et traitement des tickets Jira (support et validation) liés aux équipements IoT et à l’outil de gestion de flotte.

Support technique & amélioration continue

– Analyse et résolution d’incidents techniques complexes (support niveau 2) en collaboration avec les équipes firmware et backend, avec identification des causes racines et documentation des correctifs.

Développement d'un modèle de deep learning basé sur un apprentissage nonsupervisé en utilisant un auto-encodeur construit avec tensorflow et keras. Utilisation de Python, Tensorflow, Keras, sur des cartes graphiques Nvidia. Keywords: Deep Learning, IA, Keras, Tensorflow, Python, PyTorch, Image radiographic. Titre : Détection de défauts sur des images radiographiques de pneus

Keywords: Matlab, ImageJ, Images IRM, Spin Safety. Formation sur l'utilisation des fantômes réalisée sur site par la société Spin Safety. Développement sous Matlab et ImageJ de l'application pour assurer l'analyse des images issues du contrôle qualité et le suivi de ce dernier,