Recrutez Experts Test ADAS

Client : Fournisseur Tier-1 Automobile Global.

Défi : Le client rencontrait des problèmes de latence critique dans son module de perception, nécessitant une refonte urgente des **Services Test Logiciel ADAS** pour valider la synchronisation des données LiDAR et caméra.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 3 ingénieurs Python seniors spécialisés en optimisation de performance et C++. L'équipe a mis en place un framework de test automatisé capable de simuler des flux de données haute fréquence pour identifier les goulots d'étranglement. En travaillant en étroite collaboration avec l'équipe interne, ils ont réécrit les scripts de validation pour inclure des tests de charge en temps réel.

Résultat : Grâce à cette intervention ciblée, la latence du système de perception a été réduite de 40%, permettant au client de passer la certification de sécurité finale deux semaines avant l'échéance prévue.

Client : Startup de Véhicules Électriques (Série B).

Défi : La startup devait valider une mise à jour critique de son pilote automatique mais manquait de ressources pour exécuter les **Services Test Logiciel ADAS** de non-régression à grande échelle.

Solution : Nous avons intégré deux ingénieurs QA Automation Python en moins de 72 heures. Ils ont conçu une architecture de test HIL (Hardware-in-the-Loop) évolutive, permettant d'exécuter des milliers de scénarios de conduite virtuels chaque nuit. L'équipe augmentée a développé des scripts Python modulaires pour analyser automatiquement les rapports d'erreurs et prioriser les correctifs.

Résultat : La couverture de test a augmenté de 200% en un mois, et le temps de cycle de validation a été divisé par trois, assurant un déploiement OTA sans faille vers la flotte existante.

Client : Leader Logistique Nord-Américain.

Défi : Le client devait garantir la fiabilité de ses algorithmes de détection d'obstacles sur autoroute, un enjeu majeur pour ses **Services Test Logiciel ADAS** avant le lancement commercial.

Solution : Smartbrain a fourni un expert en Computer Vision et un ingénieur de test Python. Ils ont créé un environnement de simulation réaliste intégrant des conditions météorologiques défavorables (pluie, brouillard). L'équipe a utilisé Python pour générer des jeux de données synthétiques et valider la robustesse des modèles de deep learning embarqués.

Résultat : Le taux de faux positifs dans la détection d'obstacles a chuté de 85%, validant la sécurité du système pour les essais sur route ouverte et renforçant la confiance des investisseurs.