You're seeing this page as if you were . The main menu is still yours, though. Exit from immersion
Malt Strategy
Ressources
Malt Strategy
Ressources
Marouane MjahedMM

Marouane Mjahed

Data scientist

200 €/jour
Bordeaux, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Marouane

Ingénieur en électronique diplômé de l'école ENSEIRB-MATMECA à Bordeaux. Ayant une expérience de 9 mois en tant que Data Scientist au sein de l'entreprise Saft(Total) j'ai pu acquérir des connaissances approfondies en mathématiques appliqués (Statistiques, Optimisation Linéaire, Les probabilités…) ainsi qu'en programmation sur le language Python 3.0 et sur les bibliothèques dédiées à l'analyse des données et au apprentissage automatique et approfondie tel que (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow v2, Keras..). Je suis intéressé par les projets de Data science dont l'objectif est d’utiliser de la donnée pour créer des modèles Machine Learning prêts à embarquer dans des cartes électroniques.

  • Arabe

    Bilingue ou natif

  • Français

    Capacité professionnelle complète

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Bordeaux (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 10 km)

Expériences

  • Saft Batteries (Groupe Total)
    Data Scientist
    ENERGIE
    octobre 2019 - janvier 2020 (3 mois)
    Bordeaux, France
    Dans le cadre d'un projet Européen :
    >> Détection d'un circuit ouvert dans une batterie d'un véhicule électrique, à l'aide de l'intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning :
    - Etude thermoélectrique d’une batterie d’un véhicule électrique.
    - Etat d'art des algorithmes du Deep Learning utlisés pour la détection des défauts dans les Time-Series( Articles, Publications scientifique...)
    -Etude et compréhension du "Modèle Batterie", un modèle crée par l'équipe recherche qui modélise le fonctionnement d'une batterie d'un véhicule électrique.
    -Création de la base de données qui sera utilisée pour entraîner le réseau de neurones.
    -Entrainement du réseau de neurones en utilisant commandes-lines de la Toolbox Neural Network de MATLAB.
    - Validation du résultat trouvé théoriquement par des tests électriques.
    -Améliorer la robustesse du réseau de neurones à l'aide de nouveaux tests électriques.
    Outils utilisés :
    Langage de programmation :
    - MATLAB/Simulink
    - Python
    Bibliothèques :
    - Toolobox Neural Network ( MATLAB)
    - Toolbox statistics and Machine Learning (MATLAB)
    - Tensorflow v2 (Python)
    - Keras( Python )
    Autres :
    - EXCEL
    - Pandas
    Deep Learning Python Pand Matlab TensorFlow
  • Saft Batteries (Groupe Total)
    Stage Data Scientist
    ENERGIE
    février 2019 - août 2019 (6 mois)
    Bordeaux, France
    Détermination de la composition en Sel et en Solvants d’une solution d’électrolyte de Lithium, à partir des spectres infrarouge à transformée de Fourier et le Machine Learning :
    - Etat d'art de la technologie "Spectroscopie Infrarouge à Transformée de Fourrier"(Publication, Recours aux ingénieurs de la chimie dans le département Recherche).
    - Etat d'art des algorithmes du Machine Learning (Supervisé et Non-supervisé).
    - Etat d'art des Toolbox dédiées au Machine Learning sur MATLAB.
    - Analyse de la base de données contenant les tests chimiques des différentes solutions d'électrolyte de Lithium et le tracé des spectres infrarouges à Transformée de Fourrier correspondants.
    - Développer des fonctions sur MATLAB pour l'extraction des caractéristiques des dits spectres.
    - Utilisation d’un algorithme d’apprentissage supervisé du Machine Learning( Régression Linéaire).
    - Construire un modèle mathématique approprié dans la partie modélisation.
    - Utilisation des outils d’optimisation mathématiques( Moindre Carrée Non Linéaire...) dans la partie prédiction.
    Classification du sel et de(s) solvant(s) dans une solution d’électrolyte de Lithium :
    - Création d’une base de donnée sur Excel.
    - Utilisation des algorithmes du Deep Learning pour la classification.
    Outils utilisés :
    Langage de programmation :
    - MATLAB/Simulink
    Bibliothèques :
    - Toolobox Neural Network ( MATLAB )
    - Toolbox statistics and Machine Learning ( MATLAB )
    - Toolbox Optimization ( MATLAB )
    Autres :
    - EXCEL
    - Pandas(Python)
    Analyse de données Machine learning Python Pandas Scikit-learn Matlab Microsoft Excel

Recommandations

Soyez le premier à recommander Marouane

Contribuez à la réussite de ce freelance en partageant votre expérience de collaboration avec lui.

Ces profils de freelance correspondent également à vos critères

AgathaA

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

4.7

(3)

2

BaptisteB

Baptiste Duhen

Fullstack developer

4.6

(4)

5

AmedA

Amed Hamou

Senior Lead Developer

4

(2)

7

AudreyA

Audrey Champion

Web developer

4.3

(3)

4

S’inscrire pour les voir

Formations

  • Ingénieur électronque
    ENSEIRB MATMECA
    2020
    Trois années à l'école d'ingénieur à en filière électronique. Un ensemble de cours et projets qui porte sur: - L’électronique analogique -Traitement du signal -Traitement de l'image -Les systèmes embarqués

Certifications

Les certifications de Marouane sont accessibles uniquement aux membres Malt

Compétences (17)

Data science
Data mining
Deep Learning
Machine learning
Python
C++
SQL
Convolutional Neural Network
TensorFlow
Big Data
MySQL
Pand
Matlab
Analyse de données
Pandas
Scikit-learn
Microsoft Excel

Catégories