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Résumé des emplois de Lamine,
freelance PREDICT résidant dans la Seine-et-Marne (77)

Lamine ********
Expert QoE- Ingénieur Data mining R software
Meaux 77 77100
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EXPÉRIENCE
Attaché Temporaire d'Enseignement et de Recherche ATER
Université Paris-Est Créteil - Vitry-sur-Seine 94 - septembre 2016 - actuellement
Enseignant au Dept RT à l'IUT Créteil/Vitry UPEC en Télécoms et Réseaux Informatique et Chercheur au
laboratoire LISSI, EA n 3956.
Doctorant en Réseaux et Télecom
Uniersité Paris Est - Vitry-sur-Seine 94 - octobre 2014 - actuellement
Projet de thèse intitulé Proposition d'un modèle adaptatif et évolutif d'estimation de la qualité réelle perçue
par l'usager QoE Application aux services mobiles.
Enseignant vacataire
IUT Vitry UPEC - Vitry-sur-Seine 94 - janvier 2014 - juillet 2016
Responsabilités
Assurer les TPs et TDs, ainsi qu'orientations des étudiants.
Réalisations
- Fondamentaux des réseaux
- Initiation aux réseaux d'entreprises
- Réseaux locaux et équipements actifs
- Technologies de réseaux opérateurs
- Administration système, réseaux, virtualisation
- Bases des services réseaux
- Introduction Java
- Web dynamique PHP, HTML
- Introduction Linux
- Initiation traitement de signal
- Rappels mathématiques
Cours particuliers.
Particuliers - le-de-France - décembre 2012 - juillet 2016
Responsabilités
- Initiation en Bureautique pour débutants ou approfondissement des connaissances.
- Aides en Mathématique pour les lycéens et les collégiens.
- Introduction à la programmation Java, PHP, Android, Visual Basic VB
- Formation rédaction CVs, Lettres et divers Demandes.
Réalisations
- Maîtrise rapide de nouveaux logiciels.
- Assimilation des notion de bases de la programmation.
- Enrichissement des connaissances de la bureautique.
- Une bonne maîtrise dans la rédaction des rapports.
Compétences
- Une bonne convivialité dans la réalisation des cours.
- Arrangement des personnes dans le besoin.
- Serviable déplacement gratuit et autres.. .
- Patient, et méthodique dans la réalisation des cours.
Ingénieur d'étude en statisqtiues et modélisation
Laboratoire LiSSi IUT Vitry UPEC - Vitry-sur-Seine 94 - mars 2014 - septembre 2014
ngénieur d'étude en statistiques et modélisation au sein de l'équipe
CIR Contrôle intelligent dans les réseaux du laboratoire LiSSi UPEC .
Responsabilités
- Développement android + Linux.
- Participation réunion du projet avec nos partenaires industriels
- Réalisation et organisation des états de sortie.
- Rédaction d'un wiki, rapport de stage et d'articles scientifiques.
Compétences
- Méthodique dans la recherche.
- Très serviable et un grand esprit d'équipe.
- Suis bien les consignes.
Analyste spécialisé en support informatique
Vinci Parc - Paris 75 - mai 2013 - février 2014
Agent exploitation Parking VINCI Park Paris 16 iéme et 12 iéme .
Responsabilités
- Intervention et réparation du matériels informatique.
- Préparation de rapports journaliers.
- Intervention et réparation du matériels Caisse automatique et les bornes .
Réalisations
- Réalisation des rapports journaliers et hebdomadaire des parkings Vinci
Victor Hugo, Versailles Reynaud, Cité de la music la Villette et Passy.
- La satisfaction de la clientèles.
Compétences
- Bonne maitrise de l'outil informatique.
- Facilité d'adaptation, où j'ai travaillé dans plusieurs parcs.
- Vif et dynamique, avec un accueil superbe accueil de la clientèle.
Ingénieur recherche et dévlopement Gestion des stocks
D-Soft - septembre 2011 - août 2012
Contrat de travail d'une année CDD dans une boite informatique D-Soft à Bejaïa comme secrétaire
Préparation des documents administratifs, prise de rendez-vous, organisation des
dossiers .
Stage Technicien spécialisé en maintenance
CINFOMEL - juillet 2010 - février 2011
Contrat de travail temps partiel
Une première expérience dans le commerce vente d'outil informatique à temps partiel.
Aptitudes linguistiques
Lu Parlé Ecrit
Français Très bon Très bon Très bon
Anglais Très Bon Bon Bon
Activités et loisirs
Qui suit bien les consignes.
Voyage et la Lecture.
Facilité d'adaptation et esprit du groupe.
Vif, sportif Vélo et dynamique.
FORMATION
MASTER en Informatique
Université Paris Est Créteil - Vitry-sur-Seine 94
septembre 2013 - juillet 2014
MASTER 1 en Informatique
Université Perre Marie Curie PARIS VI - Paris 75
juillet 2012 - septembre 2012
COMPÉTENCES
enseignement 3 ans , programmation 6 ans , encadrement 2 ans , excel 7 ans , Word 7 ans ,
Powerpoint 7 ans , linux 5 ans , html 4 ans , javascript 2 ans , python 4 ans , R software 4 ans ,
Microsoft Office 6 ans , Télecom 2 ans , leadership 2 ans
LIENS
http //dblp.uni-trier.de/pers/hd/a/******** Lamine
https //********-********-889a5050/
https //********
CERTIFICATS
Cycle Découverte de la France Entrepreneuriale Cycle DFE
février 2016 - décembre 2016
Des séances préparatoires, et des séances hebdomadaires de témoignages d'entrepreneurs ou intrapreneurs,
et de personnalités du monde de l'entrepreneuriat, s'étendront, elles, d'Avril à Octobre hors vacances
scolaires . En fait, un projet est à réaliser ou les groupes de projet, seront formés en Mai - Juin et
correspondront à cinquante heures par étudiant sur environ six mois ils peuvent, si vous le souhaitez, se
prolonger jusqu'en décembre .
GROUPES
http //isefre.org/
février 2016 - actuellement
PUBLICATIONS
Perceived video quality evaluation based on interactive/repulsive relation between the
QoE IFs
https //********/hal-01265954
mai 2016
Nowadays, Network Operators NOs and Service Providers SPs are more interested by the user's
satisfaction measurement because their businesses are highly dependent on the user's satisfaction. Generally,
the traditional strategies to measure the user's perception are based on Quality of Service QoS , which is not
sufficient to reflect the real user's perceived quality. Therefore, NOs and SPs start to develop new strategies
based on the Quality of Experience QoE metric to analyze the relationship between the user's satisfaction
and influence factors QoE IFs . In this paper, we propose a new method to build a predictive model to estimate
user's satisfaction in term of Mean Opinion Score MOS . The proposal method uses the dataset collected
using the controlled testbed based on the YouTube video service. In the proposed model, the correlation matrix
is used to develop a new heuristic method that used backjumping technique to select the most beneficial
factors to predict the optimal user's satisfaction.
An Open Source Platform for Perceived Video Quality Evaluation
http //dl.acm.org/citation.cfm id 2815344
novembre 2015
To ensure the best multimedia service quality in order to well address users' expectations, a new concept
named Quality of Experience QoE has appeared. Two methods can be used to evaluate the user satisfaction,
a subjective one and an objective one. The subjective approach is based on measured real data. The problem
is there is no dataset large enough and can be used to well evaluate the QoE. In this, work we present our
approach to build a data set for subjective evaluation based on a categorization approach and open source
software.
Building a Large Dataset for Model-based QoE Prediction in the Mobile Environment.
http //dl.acm.org/citation.cfm id 2811631
novembre 2015
The tremendous growth in video services, specially in the context of mobile usage, creates new challenges
for network service providers How to enhance the user's Quality of Experience QoE in dynamic wireless
networks UMTS, HSPA, LTE/LTE-A . The network operators use different methods to predict the user's QoE.
Generally to predict the user's QoE, methods are based on collecting subjective QoE scores given by users.
Basically, these approaches need a large dataset to predict a good perceived quality of the service. In this
paper, we setup an experimental test based on crowdsourcing approach and we build a large dataset in order
to predict the user's QoE in mobile environment in term of Mean Opinion Score MOS . The main objective of
this study is to measure the individual/global impact of QoE Influence Factors QoE IFs in a real environment.
Based on the collective dataset, we perform 5 testing scenarios to compare 2 estimation methods SVM and
ANFIS to study the impact of the number of the considered parameters on the estimation. It became clear
that using more parameters without any weighing mechanisms can produce bad results.
A Hierarchical Classification Model of QoE Influence Factors.
http //********/chapter/10.1007/978-3-319-22572-2_16
mai 2015
Quality of Service QoS optimization are not sufficient to ensure users needs. That's why, operators are
investigating a new concept called Quality of Experience QoE , to evaluate the real quality perceived by users.
This concept becomes more and more important, but still hard to estimate. This estimation can be influenced
by a lot of factors called Quality of Experience Influence Factors QoE IFs . In this work, we survey and
review existing approaches to classify QoE IFs. Then, we present a new modular and extensible classification
architecture. Finally, regarding the proposed classification, we evaluate some QoE estimation approaches to
highlight the fact that categories do not affect in the same the user perception.