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Photo de Sara, Consultant technique MATLAB

Sara Consultant technique MATLAB

CV n°181203H001
Compétences techniques
LUNUX UBUNTU
PHP
C#
C++
QT
Études et formations

FORMATION
2017- 2018 2017 2013 MASTER 2 Signal Imagerie et Applications, UPS TOULOUSE
Participation de L’IFAC the 20th World Congress of the International Federation of Automatic Control,

9-14 July 2017 a Toulouse. WORSHOP NOUVELLES TECHNOLOGIES WEB ET MOBILE
MONASTIR/TUNIS

2012UDACITY COURSES –Self DRIVING CAR Certificate of accomplishment programming a robotic course (Pr Sebastien
Thrun).

2010 MASTER INFORMATIQUE –U.S.T.O M.B / ALGERIE
Reconnaissance des formes et Intelligence artificielle .

2008 LICENCE Mathématique et Informatique
–U.S.T.O M.B / ALGERIE
Projet fin d’étude Reconnaissance des individus a partir d’une signature .

COMPETENCES
• Développement et conception d’applications en traitement d’images :segmentation ,filtrage ,RDF, Visi n artificielle ,
•Intelligence Artificielle : apprentissagemachine (Machine Learning), modélisation ete xtraction
des caractéristiques, réseaux de neurones, algorithme évolutionnaire.
•Bases de données SGBD-R Oracle,SQLServerMySQL
.•Développement web: PHP, HTML ,CSS ,Java, WordPress,apache.
•Systèmes d’exploitations : Windows, Linux( Ubuntu, Debian ).

Expériences professionnelles

2018 Ingénieure R&D Machine Learning et Vision Artificielle - Vilmorin -

MIKADO (Stage):
Synthèse :
Développement d’un système de classification des semences par machine Learning sur des images Hyperspectrales et Multispectrales .
Activités :
 Veille technologique , Recherche d’algorithmes de classification et traitement des images , tri des semences .
 rédaction de la spécification technique et fonctionnelle.
 Mise en place de l'environnement technique.
 Développement d’une technique de segmentation des grains et application des techniques de prétraite nt pour améliorer la qualité des images
Application d’une méthode de sélection des bandes spectrales pertinentes et fusion avec l’information spatiale .
Mise en œuvre d’une méthode de classification par machine Learning (Neural Network ,Gradient Boosting ) pour l’analyse des semences.
Validation de l’algorithme et évaluation quantitative des résultats .
Environnement technique : MATLAB, Python, C# , Scikit Learn , Scipy
, Spyder .....

2015 - 2017 Chercheur Associé – IRIT/ENSEEIHT – TOULOUSE

Vidéo surveillance intelligente :
Vidéo Analytics, segmentation spatio-temporelle, détection et suivi multi
-objets, Extraction et analyse de mouvement ,Technologie:
Matlab, C++, VATIC ,image processingtoolbox....URL:********?v=otqF9Ym57H0
, URL:********?v=g2Rh2VzfzSY
• Etude bibliographique, Recherche d’algorithmes de segmentation vidéo ,
vidéo surveillance intelligente pour la détection et suivi multi - objets dans les séquences vidéos .
• Mise en place de l'environnement technique .
•Analyse technique et formulation de solutions.
• Génération des vidéos synthétique selon différents critères (couleur, mouvement,
nombre de cible ,bruit) .
• Application des techniques de prétraitement pour atténuer le bruit dans les
séquences vidéo .
• Mise en ouvre d’un algorithme d’estimation de mouvement des objets multiple
dans la séquence vidéos.
• Application d’un masque de mouvement pour la soustraction des cibles du fond .
• Développement d’un modèle statistique basé sur les caractéristiques extraites
de la vidéo (couleur ,mouvement ,contours ... a définir selon le domaine )
.
COMPETENCES
•Développement et conception d’applications e n traitement d’images
: segmentation ,filtrage ,RDF, Vision artificielle
,•Intelligence Artificielle : sage machine (Machine Learning), modélisation et e xtraction
descaractéristiques, réseaux de neurones, algorithme évolutionnaire .
• Bases de données : SGBD - R Oracle, SQL Server MySQL.
•Développement web: PHP, HTML ,CSS ,Java, WordPress, a pache.
• Systèmes d’exploitations : Windows, Linux( Ubuntu, Debian ).
C/C++, MATLAB, QT, C#, Python
Anglais Français
Arabe OpenCV, GDAL ,GRASS PHP,HTML,CSS,XML Ingénieure R&D
Traitement
D’image Machine Learning Technologies :
FORMATION
2013 • Développement d’une méthode bayésienne de détection et suivi des objets multiples selonle modèle statistique proposé basé sur la segmentation mouvement couleur .
• Evaluation d’algorithme sur les données synthétiques, Analyse des performances,
•Validation de l‘algorithme et évaluation sur les données réelles .
• Installation et configuration d’un outil d’annotation vidéo (on line vidéo annotation Tools for computer vision sous linux, configuration Apache et My SQL server , création d’une base de donnée local pour sauvegarder les données d’annotation .
•Evaluation quantitative de l’algorithme de détection et suivi multi - objets et comparaison avec d’autres méthodes en utilisant les mesures MOTA et MOTP . Développeur
PHP – AIR ALGERIE (Aéroport ) conception d’une application web pour la gestion d’un système de téléaffichage .
•Participation aux réunions de chiffrage de besoin (STD, SFD, .. )
•création de la base de données (MySQL) sur la base d es informations de vol.
•Création d’une couche d’accès aux données
•Développement de la couche métier (règles de gestion) .
•Création des interfaces web et des contrôleurs associés, pour l’affichage dynamique des informations de vol . 2013 Développeur PHP -Association a l’étranger
•Réalisation et administration d’une application de gestion d’évènements organisés,
•Participation aux réunions d’analyse et de définition du besoin .
•Mise en de l'environnement technique(Installation et Configuration de PhpMy admin , Wamp ... )
•Conception de la structure du site internet.
•création de la base de données .
•Conseil sur l’achat du nom domaine et le choix de la solution d’hébergement .

2010Stage en traitement d’image et machine learni g-SIMPA -LAB ALGERIE Application de reconnaissance biométrique basé sur la fusion: empreinte digitale, visage géométrie de la main . Mention Très bien. Technologie/Environnement: SVM,MLP, Apprentissage machine , Matlab , c++,
Studio Visual 20 0.
•Etudebibliographique, Recherche d’algorithmes d’identification et reconnaissance biométrique multimodales.
, choix de modalités biométrique ,choix de niveau de décision .
•la constitution des data sets multimodales basé sur a fusion des images d’empreinte
digitale , géométrie de la main , visage permettant l’apprentissage et l’évaluation des solutions.
•Mise en ouvre des techniques d’extraction des caractéristiques pertinents (Minuties , texture .. ),
•Développement des modules d ’apprentissage et de test pour chaque biométrique (Reconnaissance faciale .. )
par des méthodes de classification et d’apprentissage machine(SVMs,RNs).
• Evaluation quantitative de l’algorithme de classification, estimation des scores chaque modalités ,Fusion bas niveau.
•Test et validation des performances de la solution et des méthodes développés