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Aperçu des missions d'Anis,
freelance GPU résidant dans les Hauts-de-Seine (92)

Experiences

Depuis Juillet 2016, Ingénieur Analyste-Développeur, ARGUS de LA PRESSE.
{ Pilotage et Suivi des projets de recherche dédiés à l’intégration de l’intelligence artificielle à la plateforme
de veille des médias audiovisuels: reconnaissance vocale, reconnaissance de text et préparation dossier CIR.
{ Conception et Implémentation des algorithmes de traitement d’images permettant de détecter et
reconnaître les textes sur des données médiatiques (C++,Opencv).
{ Développement d’un système d’intelligence artificielle permettant détecter des logos sur des données
web (deep learning).
{ Support et maintenance évolutive d’une application web dédié à la surveillance des médias audiovisuels (back-end et front-end) (java8, Angular 2).
{ Développement en technologies Java/J2EE d’une application permettant de reconnaître les textes sur
des vidéos (Spring, Maven,HTML5).
{ Gestion de codes: Github, SVN.
{ Rédaction de spécifications techniques détaillées.
Outils: Deep-Learning (caffe, darknet,yolo), Java, IntelliJ, C++, GITHUB, Agile.

Mars 2016-Juin 2016, Ingénieur data scientist, PIXIT Shopedia, Paris, France.
{ Développement d’une méthode de reconnaissance de vêtements portés, en se basant sur le « deep
learning » sur caffe (GPU).
{ Classification supervisé et non supervisé des images contenant des vêtements associés à des marques
connues (deep learning, SVM) .
{ Visualisation, Traitement et Exploitation de données de grande dimension et hétérogènes (les traces
de navigation web sur les sites commerciaux) en utilisant scikit-learn (Python).
{ Elaboration des méthodes d’apprentissage statistiques permettant d’anticiper l’évolution des comportements d’achat sur les sites commerciaux.
{ Développement d’une API web sur Flask, permettant d’exploiter nos algorithmes statistiques sur nos
applications Web & mobiles.
Outils: Python (scikit-learn, numpy, pandas, Tkinter), Web (Flask, MongoDB, MySQL, HTML, CSS),
Matlab/octave, Caffe (CNN, VGG, AlexNet, Siamese, FCN), Hidden Markov Model (HMM).

Ingénieur de Recherche, Orange Labs, Issy les Moulineaux, Paris
Depuis
Octobre 2013 Missions :
• Etudes des interactions entre les ondes électromagnétiques émises par les systèmes sans fil et le corps humain via des simulations électromagnétiques 3D.

• Conception et réalisation des antennes à l’aide de CST.

• Simulation rayonnement électromagnétique des dispositifs sans fil via la méthode numérique FDTD.

• Etude d’impact des effets de couplages et effets de proximités du corps humain sur le diagramme de rayonnement d’une antenne sans fil.

• Caractérisation statistique de la variabilité de la puissance émise par un appareil sans fil en fonction des effets de masquages (induite par le corps humain) et l’environnement de propagation externe.

• Caractérisation et modélisation du canal de propagation radio pour les réseaux GSM, UMTS et LTE.

• Evaluation du niveau d'exposition aux ondes émises par des antennes sans fil à l’aide des simulations d’exposition FDTD pour calibrer les émissions des antennes conçues.

• Mesure de champs électromagnétique émis par les petits femtocell et la décomposition du champ mesuré en harmonique sphérique pour l’utiliser ensuite dans des simulations électromagnétiques (utilisation de technique de boite d’Huygens et le principe d’équivalence).

• Utilisation des méthodes statistiques (méthode Chaos polynomial) pour modéliser une fonction du transfert entre la sortie de simulations d’exposition et ses paramètres d’entrées, dont l’objectif est d’optimiser le nombre des simulations à faire.

Contribution professionnelle aux grands projets : participation au projet européen LEXNET, associé à la réduction d'exposition aux ondes électromagnétiques par :
• La préparation de scenarios d’exposition : conception des antennes sans fil et préparation des postures d'usage de la technologie sans fil à l'aide des fantômes numériques du corps humain conçus d’imagerie médicale [contribution : 100%].

• Validation et traitements des simulations numériques FDTD : 50% des simulations envisagées.

• Réduction des articles scientifiques et participation aux conférences internationales afin de présenter nos travaux/ produits de recherche.
Outils : Matlab, CST, Comptabilité électromagnétique (CEM), Fantômes numérique (obtenus par IRM), Programmation CUDA-GPU, Dosimétrie numérique, Méthode élément fini FDTD, Boite d’Huygens, Modélisation statistique Chaos polynomial.

Ingénieur de Recherche, Laboratoire IGM, Marne la vallée, Paris
Février 2012 - Juin 2012 Missions :
• Étude des techniques avancées de codage des données sur un réseau WLANS.

• Étude et développement des stratégies de codage des données lors d’une communication (canal à relais) : stratégie decode-and-forward (DF) et stratégie compress-and-forward (CF).

• Validation des stratégies de codages vis-à-vis à la capacité du canal à décoder des messages envoyés à l’aide des techniques de mesure d’information (mesure d’entropie de Shannon et la capacité d’un canal).

• Utilisation les tests de coïncidence mathématiques (les séquences typiques et la loi de grande nombre) pour assurer un décodage sans erreur des de données envoyés.

• Simulation d’un canal à relais.
Outils : Théorie d’information, Communication coopérative, Canal à relais, Matlab, C++,

Ingénieur de Recherche, Laboratoire système et signaux Supélec, Paris
Mai 2011-Juillet 2011
Missions :
• Parallélisassions sur un serveur multi-GPU d’algorithmes de reconstruction en tomographie 3D.
• Utilisation des techniques du problème inverse pour reconstruire des données acquises suite à une projection IRM.
• Traitement des images numériques en s’appuyant sur des approches probabilistes et algorithmes itératifs.
• Étude des méthodes itératives dédiées à la reconstruction tomographique 3D et l’implémentation des nouveaux méthodes sur des serveurs de calculs multi-GPUs.
Outils : Imagerie médicale, Tomographie X, Problème inverse, probabilité bayésiennes, programmation, Méthodes itératives, Matlab, C++, CUDA (GPU)

Elève ingénieur, Tunisie Telecom, Tunisie.
Février 2009 - Septembre 2009
Mission :
Gestion de la QoS (qualité de service) sur un réseau MPLS/VPN lors d’une communication VOIP entre deux clients tout en utilisant les protocoles de routage(MPLS) et transport (mSCTP).
Conception d’une architecture réseau MPLS-VPN avec 8 routeurs Cisco à l’aide de simulateur réseau GNS 3.
Configuration des routeurs et adressage IP du réseau.
Simulation des transferts de donnés sur l’architecture conçue.
Evaluation de la qualité de service (QoS) sur le réseau : débit et taux de paquets perdus.
Outils : Protocole de routage OSPF, protocole de routage MPLS, architecture MPLS-VPN routeurs CISCO, GNS3