Dounia - Consultant IMAGE

Ref : 191030A003

Email vérifié

Domicile

0000 TRIPOLI (Liban)
Profil

Consultant, Développeur, Data Scientist (38 ans)

Compétences

C++

Image

Python

Expériences professionnelles

Planorama – Paris, France

Ingénieur R&D à
janvier 2017 - juillet 2017
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
â Développement Python des méthodes de deep learning pour la détection d’objets,
d’anomalies dans la vente en détail
â Utilisation des techniques de reconnaissance d’images et deep learning
âUtilisation de méthodes traditionnelles (recalage, appariement d’images)
âUtilisation et modification des méthodes de deep learning (cnn)
Langages Python Librairies OpenCV, caffe, caffe2, DIGITS, Scikit-learn IDE Pysharm Collaborateurs : Mickael Maillard, Xavier pécheur
Ingénieur R&D

à Laboratoire Hubert Curien – Saint Etienne, France
décembre 2015 - juin 2016
Thèmes de recherche : traitement d’images et réalité augmentée
• Développement C++ d’une application de médiation pour l’épigraphie
• Utilisation des techniques de traitement d’images (recalage)
o Détection et sélection des informations à partir d’une image de référence et
images test
o Description et recalage
Langages C++, Android Librairies OpenCV IDE Qt, Eclipse Collaborateurs : : Christophe Ducottet, Adrien Piffaretti, Jean Pierre Girard, Michèle BRUNET, Pierre Alex, Damien Muselet
Ingénieur R&D

à Athlone Institute Technology – Athlone, Irlande
août 2015 - décembre 2015
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
o Développement Python d’un outil de shopping à distance (remplir le panier à
partir des images prises dans la maison)
o Développement un système de reconnaissance des marques (coca-cola, weight
watcher)
o Utilisation des algorithmes de deep learning (cnn)
Langages Python Librairies OpenCV, Caffe, Digits, ipython IDE Jupyter notebook Collaborateurs : M.Brian lee, Kevin McGuiness, Prof. Noel O’Connor, Claus Pahl.
Ingénieur R&D

à Faro – Portugal
septembre 2014 - avril 2015
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
âª Développement d’une représentation d’images profonde basée sur les algorithmes
de deep learning non supervisée (DBN) pour un système de reconnaissance d’objets
plausiblement biologique
Langages Python, Matlab Librairies OpenCV, Caffe, IDE Jupyter notebook, Matlab Collaborateurs : M.Hans du buf, Kazim Terzic
ATER

à Université de La Rochelle- La Rochelle, France
octobre 2013 - août 2014
Module Niveau Volume
T.D T.P Eq.T.D
Java L1 9 21 23
Informatique (bureautique) L1 36 24
Développement web L1 6 4
Structure des données et
programmation en c
L2 39 26
Projet pour ISI M2 17 11.33
Totaux 9 119 88.33
Doctorant

au Laboratoire L3i – La Rochelle, France
octobre 2010 - septembre 2014
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
âª Etude de système de recherche d’images par contenu
âª Etude de système de saillance (attention) visuelle
âª Développement C++ d’un système de recherche d’images par contenue
âª Proposition et développement d’un outil de filtrage des informations
âª Proposition et développement d’un descripteur
Langages C++, C# Librairies OpenCV, boost IDE Visual studio

Études et formations

PhD

University of La Rochelle - La Rochelle
2014
Master 2 Recherche

University - Tripoli
2010
Master 1

Lebanese University - Tripoli, Lebanon
2009

Autres compétences

Skills

Programming languages: Ability to use different programming languages
as C, python, C++, C#, MATLAB and JAVA.
Model Development.
Operating system / scientific libraries QT, VS code et Visual Studio OpenCV,
boost, tensorflow, pytorch, Caffe2, ...
Ability to develop on bothoperating system: Linux and windows.
Reports and scientific documents editing tools: LyX, TeX, LaTeX, et BibTeX,
Microsoft Office and OpenOffice.
Machine Learning.
Deep Learning.
Project Management.

Languages
Advanced (C1)
English
Upper intermediate (B2)
French

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