Amine H.

Data Scientist / Engineer - Machine Learning

Moves to Paris, Toulouse, Bordeaux

  • 48.8546
  • 2.3477
  • Indicative rate €600 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 4h
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Availability not confirmed

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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around
  • Toulouse and 20km around
  • Bordeaux and 10km around

Preferences

Project length
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Digital Agency and IT company
  • Automobile
  • E-commerce
  • Education & E-learning
+12 autres
Company size
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
  • 1000 - 4999 people
  • ≥ 5000 people

Verifications

Influence

Github

Github : amineHY amineHY
  • 21 Followers
  • 54 Repos
  • 11 Gists

Languages

  • Anglais

    Native or bilingual

  • Français

    Native or bilingual

Skills (17)

  • Frameworks
  • Operating system
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Containerization

Amine in a few words

Je suis Data Scientist spécialisé en Machine Learning avec 5+ années d'expérience. J'aide les entreprises dans le développement de leurs projets Data afin qu'ils puissent transformer le futur et augmenter leurs gains. Je prends plaisir dans le tranfère de connaissances et l'encadrement des juniors.

Lead Data Scientists sur un projet international (BuildWithAI) sur un projet de prédiction de COVID-19 sur des données time series de l'OMS

Formateur technique de 60+ élèves de l'école Polytech PARIS-SUD

Expertises en traitement du signal et d'image, analyse de données, prédiction, computer vision, statistiques

Publication de 8+ articles scientifiques

Portfolio

Experience

Tag Heuer Connected (LVMH) - LVMH

Internet of Things

Data Scientist

Paris, France

March 2020 - Today

- Résolution d'un problème IoT sur la montre de luxe TAG Heuer Connected en développant un algorithme machine learning pour traiter les données time series, résultant en l'amélioration des performances des KPI sports affichées sur la montre
- En charge de développement d'algorithmes pour détecter et corriger les anomalies dans les données GPS collectés par la montre (Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Statistique)
- Mise en production de l'algorithme dans une application web avec un tableau de bord permettant de traiter les données et dériver des analytiques de performances (Docker, API RESTful, Cloud)
- Communication des résultats avec les membres de l'équipes pluridesciplinaire

NooxVision

Internet of Things

Data Scientist - Ingénieur Machine Learning / Computer Vision

Paris, France

November 2019 - March 2020

NooxVision est une startup qui propose une solution d'analyse client en magasin basée sur l'IA pour la vente au détail. Ma responsabilités est de développer des algorithmes intelligents capable de comprendre le contenu des vidéos pour en extraire l'information, et fournir une application web déployée sur le cloud

- Implémentation de différentes applications Computer Vision comme la détection du masque COVID-19, le floutage des visages, la détection et comptage objets

- Conception de l'architecture avec une solution basée sur un API hébergé sur le Cloud

- Déploiement de la solution sous forme de micro-service (Docker, API RESTful, CI/CD)

- Analyse de données, et traduction des résultats d'analyse en informations exploitables

- Présentation de la solution technique aux partenaires et clients

DRONE VOLT

Aviation & Aerospace

Data Scientist - Ingénieur Machine Learning / Computer Vision

villepinte

January 2019 - November 2019

- Développement agile de la solution logiciel du produit (Gitlab, Python, Caffe, OpenCV, ONNX, TensorRT, TensorFlow).
- Mise en place d'un outil informatique pour faciliter le développement des modèles deep learning (Python, Docker, GitHub).
- Compétence technique avancer en Computer Vision démontré par le développement d'une application de détection et localisation du feu sur une scène vidéo prise par un drone par le Deep learning, suivi de la mise en production sur la caméra multispectrale (GPU NVIDIA Jetson).
- Excellente compétence en communication illustrée par la formation de +4 commerciaux sur le nouveau produit, de plus des démos aux clients/investisseurs.
- Rédaction des rapports techniques (exp. The Startup) et de la documentation technique (www.pensarsdk.com/documentation).

🖥 Technologies:
- Python, OpenCV, Numpy, DarkNet, Caffe, TensorFlow, ...
- Docker, Github, Gitlab, reStructeredText, MarkDown, Amazon AWS, TensorRT, CUDA

🛠 Hardware
- Kit de développement NVIDIA Jetson TX2
- Caméra intelligente Multi-spectrale Pensar

📰 Publications
- www.pensarsdk.com/documentation
- The Startup (https://medium.com/swlh/pensar-sdk-1-647f778bc11)
- Toward Data Science (https://towardsdatascience.com/have-you-optimized-your-deep-learning-model-before-deployment-cdc3aa7f413d)

L2S

Aviation & Aerospace

Ingénieur R&D en Traitement d'image

Orsay, France

September 2015 - November 2018

✔️ Description du Project
Reconstruction d'objets hyperspectraux à partir de données multispectrales observées par un imageur infrarouge (MIRI), à bord du prochain télescope spatial JWST de la NASA. Lancement du télescope en 2021.

✔️ Réalisations
- Fortes compétences en gestion de projets par la collaboration L2S - IAS sur la reconstruction de données hyper-spectrales pour la prochaine mission spatiale JWST (NASA/ESA/CSA), qui a conduit à l'innovation de deux nouveaux algorithmes pour le traitement d'images infrarouges en utilisant les mathématiques appliquées et l’apprentissage automatique sous Python

- Excellentes compétences en leadership et management d'équipes, en enseignant le "traitement du signal" à +60 étudiants de l'Ecole Polytech Paris-Sud

- Compétences en communication grâce à la participation à 2 conférences, 1 workshop et 1 séminaire, aboutissant à 3 présentations devant +100 experts, à la publication de 4 articles en tant que premier auteur et à une présentation d'un poster

- Compétences techniques de haut niveau, y compris la définition de feuilles de route de projet, la recherche bibliographique, la modélisation de systèmes, la mise en œuvre de divers algorithmes d'optimisation

- Mot clés: Reconstruction, Modélisation mathématique, simulation de données, estimation bayésienne, statistique, programmation en Python, calcul scientifique, algorithmes d'optimisation, machine learning

📰 Publication
- Conference GRETSI 2017
- Conference EUSIPCO 2017
- Conference EUSIPCO 2018

🎤 Présentation orale
- Workshop GDR-ISIS, Paris, France.
- Conference EUSIPCO 2018, Rome, Italy.
- Conference EUSIPCO 2017, Kos, Grece.

🖥 Technologies
- Linux Ubuntu 64-bit
- Python, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib, Pandas

Ecole Polytech Paris-Sud

Education & E-learning

Formateur dans une école d'ingénieur

Orsay, France

September 2015 - February 2018

✔️ Réalisations
- En charge de l'enseignement de +60 élèves ingénieurs: Transformée de Fourier, Filtrage Linéaire, Échantillonnage, Mathématiques Appliquées, Traitement déterministe et aléatoire du signal, Base statistique
- Présentation de MATLAB pour le traitement du signal et de l'image
- Supervision de deux groupes de +30 étudiants
- Animation des travaux dirigés
- Évaluation des étudiants et préparation aux examens

Synchromedia

Energy & Utilities

Ingénieur en Traitement d'Images - Computer Vision

Montréal, Canada

February 2015 - July 2015

✔️ Réalisations
- Développement des méthodes d'analyse et restauration d’images pour la préservation des documents scannés
- Implémentation de méthodes de séparation de sources aveugles
- Développement d'algorithmes pour le rehaussement d'images
- Modélisation de la dégradation des images
- Rédaction de rapports scientifiques

🖥 Technologies
- Linux Ubuntu 64-bit
- MATLAB

Laboratoire biomédicale

Biotechnology

Ingénieur en Machine Learning

Alger, Algérie

February 2012 - February 2013

✔️ Description du Project
Dans le cadre du stage de fin d'études d'ingénieur, j'ai occupé le poste d'ingenieur en machine learning pour le projet de détection d'épilepsie du signal biomédical EEG. Le but est d'anticiper le traitement de la pathologie et de protéger le patient souffrant de la pathologie en cas de crises d'épilepsie.

✔️ Réalisations
- Développement de compétences en gestion de projet grâce au développement d'un outil d'aide à la décision pour la détection d'épilepsie à partir d'une base de données de signaux EEG utilisant l'apprentissage automatique, aboutissant à la proposition d'un nouveau pipeline pour la classification des signaux biomédicaux dans Matlab

- Amélioration des compétences en rédaction et en communication grâce à la rédaction d'articles, conduisant à 2 publications dans des conférences internationales

- Capacité à mener à bien un projet de recherche en machine learning à travers la définition du projet roadmap, l'étude bibliographique, l'analyse de données, les mathématiques appliquées pour le traitement du signal

- Développement d'un outil d'aide à la décision pour la détection de l'épilepsie à partir d'une base de données de signaux EEG
- Etude bibliographique d'œuvres à la pointe de la technologie
- Préparation des données pour la classification: - Représentation des données dans un espace temps-fréquence (ondelettes), - Sélection de variables d’apprentissage, - Analyse en composantes principales
- Proposition d'un pipeline original pour le traitement du signal et la classification sous MATLAB
- Rédaction d'articles pour deux conférences internationales


🖥 Technologies
- MATLAB

📰 Publications
- Conference CISTEM'2018
- Conference WoSSPA'2013

Institut de Mathématiques de Bordeaux

Education & E-learning

💼 Ingénieur en Traitement d'Images

Bordeaux, France

February 2014 - July 2014

✔️ Description du Projet
Restauration des images par des méthodes d'optimisation convexe.

✔️ Réalisations
- Acquisition de compétences techniques de haut niveau grâce à la mise en œuvre à partir de zéro de méthodes de restauration de signaux et d'images à l'aide de mathématiques appliquées avancées et à la mise en œuvre d'algorithmes d'optimisation dans Matlab

- Compétences réussies en gestion du temps, comme en témoigne la résolution en peu de temps de trois problèmes ciblés (déconvolution, débruitage, inpainting), conduisant à un algorithme efficace pour de multiples applications

- Analysis and representation of data in a suitable domain (Fourier, DCT and Wavelets)
- Development of methods based on regularized least squares (Quadratic regularization, total variation, minimization-L1)
- Implementation of convex optimization algorithms (Gradient descent, FISTA, Primal-Dual)
- Validation of algorithms on applications such as de-noise, deconvolution and inpainting
- Data simulation and analysis
- Writing scientific reports

🖥 Technologies
- Linux Ubuntu 64-bit
- MATLAB

Mathieu Cattenoz - Mathieu Cattenoz

9/17/2020

J'ai travaillé de mars à août 2020 avec Amine sur le même projet data/IoT. Le sujet était difficile techniquement et Amine a montré qu'il était quelqu'un de volontaire et agréable.

Education

Certifications

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