Conception et implémentation d’un algorithme de cessation tabagique embarqué sur la cigarette électronique médicale Ditch Pen-QC-300

Desired discipline(s): Engineering - computer / electrical, Engineering, Engineering - other
Company: Ditch Labs Inc.
Project Length: 4 to 6 months
Preferred start date: As soon as possible.
Language requirement: Flexible
Location(s): Canada
No. of positions: 1
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No

About the company: 

Ditch développe des produits technologiques qui ont pour but de révolutionner l'arrêt tabagique. Le premier produit, le Ditch Pen, est un inhalateur de nicotine. Similaire à une cigarette électronique mais ayant comme but unique le sevrage de nicotine, le dispositif contient un liquide de nicotine et un élément chauffant qui chauffe le liquide pour produire un aérosol à inhaler. Le dispositif est connecté par Bluetooth à un logiciel qui permet de communiquer, d'échanger des données et même de contrôler certaines fonctions du dispositif en temps réel, sans aucune intervention de l’utilisateur.
Ditch développe aussi une application mobile intelligente qui recueille et analyse les données du dispositif en utilisant des algorithmes d'apprentissage. L’entreprise compile les données de consommation et d'autres données biométriques dans le but de dresser un profil de dépendance unique à chacun des utilisateurs. Avec ces données, l'application mobile a comme seul et unique but de réduire la concentration de nicotine dans l'inhalateur à travers le temps, pour aider le patient à atteindre un sevrage complet, en douceur, en quelques mois seulement.

Please describe the project.: 

Il est question de la conception de l’algorithme de cessation tabagique qui contrôle l’administration de la nicotine à l’utilisateur. L’algorithme est destiné à être embarqué sur un microcontrôleur sur le circuit principal du Ditch Pen et sera responsable de livrer des doses de nicotine à l'utilisateur selon le protocole qui lui est attribué. Le protocole sur lequel sera basé l’algorithme est développé de concert avec différents experts en dépendance ainsi que sur les données anonymes d'utilisation de milliers de patients.

Required expertise/skills: 

  • Microcontrôleurs
  • Langage C/C++
  • Développement de firmware sur ARM
  • Deep-Learning / Machine Learning
  • Data-Science