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D´eveloppement d’une application d’aide `a la d´ecision afin de d´etecter les mauvaises connexions entre deux tubes.
Permettant ainsi d’empˆecher les fuites d’hydrocarbures lors des op´erations sur une plate-forme p´etroli`ere.
* Conception et mise en œuvre de l’architecture de pipeline de donn´ees
* Impl´ementation d’un sch´ema de donn´ees SQL afin d’acceuillir des donn´ees de diff´erentes sources.
Un moyen de standardiser, nettoyer et contrˆoler la qualit´e des donn´ees d’entr´ee, en accord avec le
catalogue Vallourec.
* Encapsulation de ses donn´ees dans une base de donn´ees orient´ee document: MongoDB
* Calcul des features et pr´eparation des donn´ees `a l’apprentissage et `a la classification.
* Algorithmes: K-means, RandomForestClassifier, et BalancedRandomClassifier
* Analyse des intervalles de pr´ediction afin de m´esurer les incertitudes sur les features, et leur
impact sur le mod`ele pr´edictif
* M´esurer la pr´ecision du mod`ele `a l’aide la de la validation crois´ee KFold - Cross Validation.
* Calibrage des hyper-param`etres par ´echantilllonage Monte Carlo et la m´ethode GirdSearch.
* Extraction des donn´ees Log ASCII Standard (LAS): logs de donn´ees en g´eophysique et g´eologie
* Temps d’apprentissage du dataset CIFAR-10 sur les GPUs: K40, Tesla V100 & Tesla P100.
* Apprentissage avec Tensorflow 1.10, PyTorch 0.4.1, et Keras 2.2.0
Pr´eparation et contrˆole des donn´ees statiques (coordonn´ees radar et plan de vol) requises par le
syst`eme de gestion du trafic a´erien (ATM) pour contrˆoler le trafic a´erospatial en temps r´eel
* Impl´ementation de la fonctionnalit´e permettant de dispatcher simultan´ement sur diff´erents centres
les donn´ees de plan de vol
* Impl´ementation de nouvelles fonctionnalit´es graphiques pour un syst`eme de transport a´erospatial:
augmentation des capacit´es du syst`eme et am´elioration de la disposition de l’interface
* S´election des composants et des variables devant constituer la plateforme de produit `a l’aide des
algorithmes de clustering tels k-means et k-nearest neighbor
* Benchmarking et comparaison des r´esultats avec ceux du solveur SCIP (Solving Constraint
Integer Programs)
Technologies: Python 3.6 - NumPy - SCIP solver - and its Python interface PySCIPOpt - MIQP
Hydrocarbon recovery optimization under uncertainties
* Callibrage des hyper-param`etres du mod`ele de krigeage (m´ethode d’approximation `a l’aide de
noyaux gaussiens). Comparaison des algorithmes CMA-ES, BFGS et L-BFGS
* Determination de la position optimale o`u rajouter un nouveau puit de p´etrole: impl´ementation de
l’algorithme EGO, Efficient Global Optimization
Analyse et Simulateurs : Machine Learning - Data Mining - Probability and statistics
Data analysis - Random and Gaussian process - Martingales and Brownian motion
* Ing´enierie des syst`emes informatiques : Programmation Orient´ee Objet - UML et Design
Patterns - Gestion de Projet - High Performance Computing HPC
IFP Energies nouvelles Rueil Malmaison, 92