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Arthur Calvi

Data Scientist (PhD) | Computer Vision | ML

Can work in or around Paris

  • 48.858705
  • 2.342865
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Location and workplace preferences

Location
Paris, France
Can work onsite in your office in
  • around Paris and 10km

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Architecture & Urban Planning
  • Automobile
  • Biotech
  • Research
+8 autres

Verifications

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Reputation

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Categories

Skills (50)

  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • NLP
    Beginner Intermediate Advanced
  • All
  • Beginner Intermediate Advanced

Arthur in a few words

Bonjour,
Je m'appelle Arthur et je suis Data-Scientist spécialisé dans l'analyse des séries temporelles, le deep learning et la vision par ordinateur.

J'ai fait mes études à l' ENS et aux Mines de Paris, j'ai notamment suivi le master MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage).

J'ai eu plusieurs expériences en tant que Data Scientist notamment chez Arep pour l'optimisation des Gares SNCF et chez Kayrros pour le développement d'un modèle de deep-learning de segmentation sémantique sur les images satellites de Sentinel-2 (ESA) et Landsat-8 (NASA). Je suis aujourd'hui doctorant en informatique à l'INRIA et je travaille sur la détection des perturbations des forêts par images satellites.

Je serai heureux d'apporter mon expertise et mes connaissances à votre projet de data-science. Je peux répondre à plusieurs missions dont :

- 💽 La gestion des données : web scrapping, nettoyage, traitement et analyse de données pour extraire des caractéristiques qui vous intéressent.
- 📈 L'analyse de séries temporelles : segmentation, classification, prédiction, détection d'anomalies.
- 🖼️ Traitement d'images : segmentation, classification, etc.
- 📖 L'analyse de texte : sentiments, geosparcing.
- 🗺️ La visualisation : tableau interactif, graphique, etc.
- 🧭 L'Aide au pilotage du projet de data-science ou machine learning : orientation sur le meilleur algorithme à utiliser, veille, recherches dans la littérature, etc.

Je suis disponible jusqu'à 3 jours par semaine. Je peux me déplacer sur Paris. Je préfère des missions de 1 à 2 semaines.

Portfolio

Portfolio is only available to registered users

Experience

Inria - INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET EN AUTOMATIQUE (INRIA)

Research

PhD Candidate

Paris, France

November 2022 - Today (3 months)

Detection and classification of non stand-replacing vegetation disturbances to understand and qualify forests resilience to climate change in Europe.

Europe, as a union of nations, is focused on achieving its climate goals to protect the biosphere. European forests, which cover more than 40% of the land, play several roles in climate change mitigation, a) they remain a natural and safe habitat for many species and therefore help to maintain biodiversity and b) they represent the largest terrestrial greenhouse gas emissions (GHG) sink absorbing the equivalent of 7% of the EU's total GHG every year. Nevertheless, those forests are threathened by human activities (tourism, limbering, etc.) and natural hazards (droughts, fire, insect attack, etc.). Those events can considerably alter biomass and play an important role in the forests' evolution. Indeed, the forest resilience to non-stand replacing events (droughts, insects attacks) is not completely understood due to a lack of accurate monitoring data on biomass before and after the events. The aim of this thesis is then to leverage the powers of satellite imagery and machine learning to accurately study these events and their impact on biomass evolution.
Python Computer Vision Data science Pytorch remote sensing satellite imagery Deep Learning

Kayrros - Kayrros

Aviation & Aerospace

Data Scientist

Paris, France

April 2022 - October 2022 (6 months)

Joined Kayrros as a data scientist in the Biomass Team.

I developed :
- several deep learning models able to segment forests on satellite imagery and this at several spatial resolutions and on all the region of the world. The training was also performed to provide spatio-temporal stability during the inference in order to produce accurate and stable time series of segmentation.
- several models of change points detection based on the Pelt algorithm to segment the cycle stages of plantation from RADAR signals.

Deep Learning Computer Vision Time Series GIS Pytorch Python

AREP

Architecture & Urban Planning

Data Scientist Junior

Paris, France

February 2021 - August 2021 (6 months)

Optimisation multi-objectif des émissions de CO2, confort et coût des bâtiments via un algorithme génétique :
- création d'un système d'encodage pour représenter les variables d'intérêt sous la forme d'une séquence d'entiers. Cette représentation a la particularité d'être multiploïde : comme dans l'ADN plusieurs allèles sont en compétition pour décrire le phénotype du bâtiment (systèmes de paroi et matériaux utilisés pour chaque couche).
- adaptation de l'algorithme NSGA-II proposé par Deb pour qu'il fonctionne dans le cas de la multiploïdie en utilisant une variable aléatoire discrète pour la sélection de l'allèle dominant.
- étude de convergence et réglage des paramètres de l'algorithme via la création de métriques.
- développement d'un métamodèle du confort via un processus Gaussien (Krigeage) pour accélérer par un facteur 10 le temps de calcul.
- validation des performances du métamodèle pour l'utiliser à la place de EnergyPlus.
- visualisation des meilleures versions du bâtiment (phénotype : systèmes de paroi et matériaux, objectifs : co2, confort, coût) avec les coordonnées parallèles.
Optimisation Python Génie civil genetic algorithm

Time for the Planet

Architecture & Urban Planning

Associate

Paris, France

April 2022 - Today (3 months)

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