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C++ - Fundamentals
41 questions for Embedded systems engineers
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Android - Fundamentals
37 questions for Embedded systems engineers
4.1/5 (10)
C++
36 questions for Embedded systems engineers
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Your IT recruitment expert: Martin LuttonAfter several years as a headhunter in a digital recruitment firm and as a freelancer, Martin joined WeLoveDevs.com in 2016.

He is responsible for the support team at WeLoveDevs.com. Every day he calls candidates who want it to give them advice and support them.

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embedded software engineer
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Grenoble, FR
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C
C++
Machine Learning
12 days ago

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Startups

Doctolib

Doctolib is a purpose-led company that strives for a healthier world with more than 2,500 employees across France, Italy, and Germany. Since 2013, Doctolib has been improving the daily lives of more than 300,000 healthcare professionals by providing them with new-generation technology and services. Doctolib also serves more than 60 million Europeans, offering a fast, frictionless and secure journey for all their care needs. We are a team dedicated to improving healthcare, with a human-centric mindset and entrepreneurial approach. We live by four values that shape the way we work and guide our actions and decisions every day. We are committed to having a positive impact on the lives of care teams and people's health #serve We care deeply about each other and listen to others with empathy, enthusiasm, and open-mindedness #care We are humble, constantly learning, and strive to surpass ourselves every day #learn We are action-oriented, moving quickly and with the belief that anything is possible if we challenge the status quo on behalf of our users #act
Large companies
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SNCF Connect & Tech

SNCF Connect & Tech est le leader du numérique et du e-commerce français dans le secteur des mobilités qui réunit les compétences numériques au service du client. Avec plus de 1200 collaborateurs, SNCF Connect & Tech conçoit et implémente les solutions digitales clients du groupe SNCF. “ Chez SNCF Connect & Tech nous allions innovation et agilité pour faire progresser les mobilités propres, partagées, et responsables. Rejoignez notre communauté d’experts des transformations digitales en France. #DigitalMobilityChangers ”
Hidden gems to discover!
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LES-TILLEULS.COOP

Expert·e·s API, Web et Cloud. Société autogérée et égalitaire (Scop). Créateurs d'API Platform.

5 - Keep an eye on the latest trends for the job of Embedded systems engineer

Our blog contains many articles, interviews and reports on all IT professions. Discover our publications to know the latest trends for embedded systems engineer..

Exploiter les NPUs pour de l'IA embarquée dans les applis webs

Depuis l'été, j'ai un Pixel qui intègre à la fois un TPU (Tensor Processing Unit) pour les traitements IA et un NPU (Neural Processing Unit) pour les calculs neuronaux. J'utilise aussi des MacBooks équipés de puces M, dotées d'un Neural Engine, depuis deux ans. Et pourtant, j'ai l'impression que ces processeurs ne déploient qu'une fraction de leur potentiel dans les applications du quotidien. Plus récemment, les PC ont emboîté le pas avec des processeurs Snapdragon affichant des records en TOPS. Mais à quoi tout cela sert-il, si la majorité des applications ne peut exploiter que le CPU ? Les SDK propriétaires comme Core ML (Apple), TensorFlow Lite (Google) ou AI Engine Direct (Qualcomm) permettent de tirer parti de ces puces, ils ne sont pas accessibles aux applications web. Un chaînon manquant dans le navigateur pourrait être la solution pour unifier ces technologies et offrir une interface universelle, "l'anneau pour les gouverner tous". Explorons ensemble cette question et en particuliers les initiatives prometteuses comme WebNN et TensorFlow.js. Qu'est-ce qu'on pourrait faire avec un NPU ? On est contents d'avoir des NPUs quand on veut du traitement rapide, temps réel. Par exemple, l'iPhone 14 et sa puce A16 Bionic utilisent leur puissance de 17 000 milliards d'opérations par seconde pour ... la reconnaissance faciale qui déverrouille votre téléphone plus vite que la lumière. La retouche photo sur mon Pixel est aussi beaucoup plus rapide parce que Google a implémenté le DevKit. Et c'est vraiment impressionnant. Un autre cas d'usage est conversationnel. Que ce soit Siri ou Gemini, ou de la traduction instantanée, c'est vraiment impressionnant quand l'agent répond plus vite que mon cerveau hyperactif. Et en répondant quelque chose d'intelligent. On ne devrait pas tout faire dans le cloud Aujourd'hui, on fait une requête sur OpenAI ou Gemini sur GCP pour un peu toutes sortes de tâches et c'est très questionnable. Par exemple, si vous

Grace Hopper - L'inventrice du premier compilateur

… quo. Et oui, cette citation pourrait être attribuée au Capitaine Picard de l'USS Enterprise. Elle était reconnue comme une éducatrice pragmatique et visionnaire. Le défi que relève Grace Hopper n'est pas que celui d'être une femme scientifique. C'est une scientifique dans un monde militaire. Elle a besoin d'expliquer sa vision de l'informatique à des non-scientifiques. Ce sont en particulier des personnes très opérationnelles, même à un niveau stratégique, et pour qui l'informatique est encore très abstrait. "I keep these nanoseconds in my pocket so everyone will understand why I don’t want to waste time." Une histoire illustre ce propos, c'est celle du fil de nanoseconde. Pour expliquer ce que représente une nanoseconde, elle avait l'habitude de présenter un fil de 30 cm. C'est en même temps court, et en même temps long. C'est la distance que parcouru par la vitesse de la lumière en une nanoseconde. Alors quand un Amiral demande pourquoi l'informatique dans un navire de guerre est important, cette analogie est frappante. Une nanoseconde pour échanger des informations dans une flotte, c'est une éternité. Une nanoseconde pour un ordre de tir sur une batterie d'artillerie, c'est gigantesque par rapport au temps que va prendre la course du projectile. Un code mal optimisé, ce sont des nanosecondes qui vont impacter le système tout entier. Ces analogies simples lui permettaient d'impliquer ses interlocuteurs dans des sujets scientifiques complexes. Cela lui a donné une forme de leadership. Elle s'en est servie pour faire adopter ses idées. Ça lui a permis d'embarquer une institution hiérarchique comme la marine. Son autorité devient naturelle quand elle est capable de traduire des concepts scientifiques en décisions stratégiques. Et ça lui permet d'influencer les décideurs non-techniques. Et c'est très aligné avec sa vision de l'informatique et des langages de programmation. Il faut rendre accessible ces concepts avancés aux

On déchiffre les actus du Sommet sur l'IA à Paris [Direct]

… avait expliqué la différence d'architecture et en quoi l'utilisation de processeurs conçus pour le calcul de Torseurs améliorait la performance. Et c'est vrai que les experts des sujets expliquent que des réseaux de CPUs très nombreux (comme l'architecture CELL de la PS3) pouvaient donner de meilleurs résultats que des TPU/NPU/LPU. Aller plus loin que le réseau de CPUs C'est carrément le parti pris par des fondateurs de Cerebras. Et ils sont connus pour ça. Ce sont les fondateurs de SeaMicro qui a été racheté par AMD en 2012 pour 334 Millions de dollars. Et qui faisait déjà des réseaux avec des dizaines de CPU. Un de leur principal produit et un serveur de 10U (10 unité, c'est vraiment un gros serveur) qui contient 2048 coeurs. Cerebras, ils ont décidé de tout mettre sur la même galette. Leur chip est dont 50x plus grand qu'un Nvidia H100 (qui est un GPU spécialement fait pour l'IA). photo du WSE-3 fournie par cerebras Il fait donc tout 50x plus vite et il a surtout de la mémoire embarquée à ne plus savoir que faire : WSE-3 Nvidia H100 Cerebras Advantage Chip Size 46,225 mm² 814 mm² 57 X Cores 900,000 16,896 FP32 + 528 Tensor 52X On-chip memory 44 Gigabytes 0.05 Gigabytes 880 X Memory bandwidth 21 Petabytes/sec 0.003 Petabytes/sec 7,000 X Fabric bandwidth 214 Petabits/sec 0.0576 Petabits/sec 3,715 X Inférence as a Service - Le Chat n'est pas si Français que ça Cerebras communique sur le fait que Le Chat repose sur leur service "Cerebras Inference". C'est un service d'inférence dans le Cloud, "as a service". Comme le propose par ailleurs Groq. Mais vraiment ça va plus vite. D'ailleurs, ils se comparent directement à Groq sur leur landing marketing Capture d'écran du site cerebras - Cerebras Inference Bref, c'est intéressant parce que l'on a pu croire avec les annonces de Datacenter que Mistral.ai avait rempli une salle de Cerebras quelque part. Mais non, c'est bien Cerebras qui

Frequently Asked Questions

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