HADJ YOUCEF A.

Data Scientist

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OpenclassroomsAugust 2020 - Present

- Responsable d'équipe d'une dizaine de data scientist et ingénieur machine learning
- Suivi d'évolution - Conseils et orientation - Évaluation des projets
- Formation des ingénieurs à résoudre des problèmes de différents secteurs avec IA:
- Déploiement d'applications Python sur le cloud (AWS) en utilisant le Deep Learning
- Analyse de données et apprentissage de modèles de réseau de neurones
- Projets: Énergie (consommation électricité), E-commerce (segmentation de clients), Finance (Scroing), Santé, Computer Vision par le deep learining, Compétition Kaggle
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Openclassrooms [EdTech]August 2020 - Present

Responsable d'équipe d'une dizaine de data scientist et ingénieur machine learning
Suivi d'évolution - Conseils et orientation - Évaluation des projets
Formation des ingénieurs à résoudre des problèmes de différents secteurs avec IA:
Déploiement d'applications ython sur le cloud (AWS) en utilisant le Deep Learning
Analyse de données et apprentissage de modèles de réseau de neurones
Projets: Énergie (consommation électricité), E-commerce (segmentation de clients),
Finance (Scroing), Santé, Computer Vision par le deep learining, Compétition Kaggle
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TAG Heuer ConnectedMarch 2020 - September 2020

Développement d'un algorithme Machine Learning pour traiter les données time series (signal GPS) afin de détecter et corriger les anomalies dans les données IoT collectés par la montre connectée durant une activité sportive, résultant en l'amélioration de
l'expérience utilisateur (Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Statistiques)
Packaging et mise en production de l'algorithme dans une web app avec un tableau de bord permettant de traiter les données et dériver des analytiques de performances
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TAG HeuerMarch 2020 - August 2020

- Développement d'un algorithme Machine Learning pour traiter les données time series (signal GPS)
-  détecttion et correction des anomalies dans les données IoT collectés par la montre connectée durant une activité sportive, résultant en l'amélioration de l'expérience utilisateur (Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Statistiques)- Packaging et mise en production de l'algorithme dans une web app avec un tableau de bord permettant de traiter les données et dériver des analytiques de performances (Docker, Flask, Streamlit)
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NooxVisionDecember 2019 - March 2020

Développement d'algorithmes Deep Learning pour l'analyse les vidéos des caméras de surveillance des commerçants pour en extraire des analytiques sur les clients
Implémentation de différents algorithmes Computer Vision tel que: détection du masque
COVID-19, floutage des visages détectés, détection d'objets
Traduction des résultats d'analyse en informations exploitables, par la mise en place
d'une application web (Docker, Fast API)
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VillepinteJanuary 2019 - December 2019

Leadership et travail d'équipe agile avec les ingénieurs d'Aérialtronics sur un projet IoT pour développer le logiciel IA de la caméra multispectrale PENSAR
Développement d'un algorithme deep learning de détection du feu en temps réel dans une vidéo prise par drone (Python, TensorRT, Tensorflow, ONNX, AI-LAB, Docker, NVIDIA Jetson)
Participation actif à la redéfinition du business plan, qui a abouti à une nouvelle tarification du produit PENSAR
Transfert de connaissances aux collaborateurs de DRONE VOLT par la formation de 3 commerciaux sur l'intelligence artificielle afin qu'ils puissent vendre le nouveau produit
Communication écrite interne et externe à l'entreprise par la rédaction des rapports internes et
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Drone VoltJanuary 2019 - November 2019

- Leadership et travail d'équipe agile avec les ingénieurs d'Aérialtronics sur un projet IoT pour développer le logiciel IA de la caméra multispectrale PENSAR
- Développement d'un algorithme deep learning de détection du feu en temps réel dans une vidéo prise par drone (Python, TensorRT, Tensorflow, ONNX, AI-LAB, Docker, NVIDIA Jetson)
- Participation actif à la redéfinition du business plan, qui a abouti à une nouvelle tarification du produit PENSAR
- Transfert de connaissances aux collaborateurs de DRONE VOLT par la formation de 3 commerciaux sur l'intelligence artificielle afin qu'ils puissent vendre le nouveau produit
- Communication écrite interne et externe à l'entreprise par la rédaction des rapports internes et de la rédaction de la documentation technique du produit (pensarsdk.com/documentation/)

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Laboratoire des Signaux Systèmes (L2S), OrsayJanuary 2015 - January 2018

- En charge d'innovation d'une solution pour les astrophysiciens de IAS pour le projet spatial JWST de la NASA (14 pays, budget >10 Milliards $) en développant un outil basé sur le machine learning pour la reconstruction d'images, résultant à 5+ articles scientifiques publiés dans IEEEXplore (Python, Scikit-learn, Numpy, Matplotlib, ...)
- Travail d'équipe et collaboration avec les ingénieurs de l'Institut d'Astrophysique Spatiale pour traiter les données d'instrument résultant à un package python (PYPHER) et un article de journal publié dans le prestigieux journal Astrophysic & Astronomy
- Veille technologique et recherche bibliographique pour les imageurs infrarouge
- Synthétiser les données et analyser les données. de plus d'implémentation de modèle machine learning from scratch
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SaclayJanuary 2015 - January 2018

de la rédaction de la documentation technique du produit (pensarsdk.com/documentation/)

Traitement d'Images @ L2S [Spatial]
En charge d'nnovation d'une solution pour les astrophysiciens de IAS pour le projet spatial

JWST de la NASA (14 pays, budget 10 Milliards $) en développant un outil basé sur le machine learning pour la reconstruction d'images, résultant à 5+ articles scientifiques publiés dans IEEEXplore (Python, Scikit-learn, Numpy, Matplotlib, ...)
Travail d'équipe et collaboration avec les ingénieurs de l'Institut d'Astrophysique Spatiale pour traiter les données d'instrument résultant à un package python (PYPHER) et un article de journal publié dans le prestigieux journal Astrophysic & Astronomy
Veille technologique et recherche bibliographique pour les imageurs infrarouge
Synthétiser les données et analyser les données. de plus d'implémentation de modèle machine learning from scratch

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My education and trainings

Doctorat - Université Paris-Saclay2015 - 2018

- Univ. PARIS2015 - 2018

- Université de BORDEAUX2013 - 2015

Master, Traitement - Université de Bordeaux2013 - 2015

Ingénieur en électronique - École nationale polytechnique d'Alger2007 - 2012