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Développeur(se) Data & IoT – Traitement de Données pour Collier Connecté Innovant

Qui sommes-nous ?
Neuranimals est une startup dédiée à la création d’un collier connecté intelligent pour chiens, capable de surveiller leur santé et leur bien-être en temps réel. Nous combinons IoT et traitement avancé des données pour offrir un suivi complet des paramètres de santé animale.

Votre mission :
En tant que développeur(se) spécialisé(e) dans le traitement de données issues du hardware, vous serez en charge de développer des algorithmes et pipelines capables d’intégrer, traiter et analyser les informations collectées par le collier connecté.

Les défis techniques :

1. Acquisition et structuration des données des capteurs :
• Intégration des flux de données provenant des capteurs suivants :
• Capteur PPG (MAX30100) pour le rythme cardiaque.
• Capteur thermique (MLX90614) pour la température corporelle.
• Accéléromètre (MPU6050) pour détecter les mouvements et les cycles d’activité.
• Microphone directionnel pour capturer les aboiements.
• Module GPS (Neo-6M) pour la localisation.
• Synchronisation des données avec le backend via Wi-Fi/Bluetooth (ESP32).

2. Nettoyage et prétraitement des données :
• Mise en place de pipelines de traitement pour :
• Filtrer les signaux bruts (ex. : réduction du bruit dans les données PPG ou audio).
• Normaliser les données physiologiques et comportementales.
• Gérer les interruptions ou anomalies dans les flux de données en temps réel.

3. Analyse et détection des anomalies :
• Développement d’algorithmes pour :
• Identifier les écarts par rapport aux plages normales (rythme cardiaque, respiration, température).
• Analyser les cycles d’activité (repos, sommeil, mouvements).
• Détecter les comportements inhabituels via les aboiements ou les variations physiologiques.

4. Agrégation des données :
• Création de modèles permettant de croiser plusieurs sources de données pour une vue complète du bien-être du chien (ex. : coupler rythme cardiaque et température pour détecter un stress ou une infection).
• Gestion des données en temps réel pour générer des alertes rapides et fiables.

Compétences techniques requises :
• Langages et outils :
• Python pour le traitement des signaux (NumPy, SciPy, Pandas).
• TensorFlow ou PyTorch pour la création de modèles d’apprentissage automatique.
• Matplotlib/Seaborn pour la visualisation et l’analyse exploratoire.
• Expérience hardware/software :
• Connaissance des capteurs IoT courants (PPG, thermique, accéléromètre, GPS).
• Expérience avec des microcontrôleurs (ESP32, Arduino) pour la réception et la transmission de données.
• Traitement des signaux :
• Familiarité avec l’analyse des données physiologiques (fréquence cardiaque, respiration).
• Maîtrise du traitement audio (MFCC, spectrogrammes pour les aboiements).
• Base de données et backend :
• Intégration avec des bases de données comme Firebase ou AWS pour stocker les données en temps réel.
• Gestion des API pour synchroniser les données entre le collier et l’application.

Qui consulter pour les données ?
• Vétérinaires : Pour définir les seuils de normalité et valider les anomalies détectées.
• Experts en IoT : Pour optimiser la transmission et la fiabilité des données brutes.
• Propriétaires de chiens volontaires : Pour tester le prototype et collecter des données en conditions réelles.