Rechercher un freelance Déposer un projet

Bienvenue sur le profil Malt de Aurélien !

Malt vous permet d'accéder aux meilleurs consultants freelances pour vos projets. Contactez Aurélien pour échanger sur votre besoin ou recherchez d'autres profils sur Malt.

Aurélien Fiot

docteur en mathématiques, data scientist

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8324
  • 2.3555
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Aurélien.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Aurélien.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris 13e Arrondissement et 10km autour

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait :
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
Préfèrerait éviter:
≥ 6 mois

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
Consulter la charte

E-mail vérifié

Langues

Catégories

Compétences (8)

Aurélien en quelques mots

Ingénieur des Mines de Paris, je possède un doctorat en mathématiques appliquées et automatique, réalisé en partenariat avec la DGA, qui m'a amené à m'intéresser à de nombreux domaines (systèmes embarqués, traitement du signal de pointe, navigation inertielle, aérodynamique et mécanique notamment). J'ai depuis eu une expérience plus orientée data science, pour une entreprise qui fait de l'apiculture industrielle (avec des enjeux aussi divers que des problématiques IoT, du traitement du signal, de la modélisation thermique).
Je maîtrise un certain nombre d'outils (Python, Numpy, Pandas, Matlab/Simulink, R, MongoDB, SQL), et ai l'habitude de me former rapidement à l'utilisation de nouveaux outils lorsque cela est pertinent.

Expériences

Ubees France

Agroalimentaire

Data scientist

Paris, France

janvier 2021 - septembre 2021 (8 mois)

Pour une entreprise d'apiculture industrielle, développement d'une méthode d'estimation de la force et de la population d'une ruche à l'aide d'une batterie de capteurs de température. La solution retenue mobilise des connaissances biologiques sur le cycle de vie des abeilles et leurs modes de régulation thermique de leur environnement, des modélisations thermodynamiques validées par l'expérience, du filtrage dynamique, et des méthodes d'apprentissage pour la détermination de certains paramètres physiques
Data science Machine learning Thermique Traitement du signal IoT Apprentissage automatique

Institut franco-allemand de recherches de Saint-Louis

Aéronautique & aérospatiale

Doctorant en mathématiques appliquées

Saint-Louis, France

octobre 2016 - septembre 2020 (3 ans et 11 mois)

Rédaction d'une thèse en mathématiques appliquées et automatique ; développement d'une méthode de navigation complète et innovante pour certains types de projectiles (reposant uniquement sur l'emploi d'accéléromètres et de magnétomètres). Travaux ayant donné lieu à plusieurs publications scientifiques en plus de ma thèse
Automatique Traitement du signal electronic engineering Embedded Systems Capteurs Aéronautique Mécanique

Recommandations externes

Consultez les recommandations qu'a reçues Aurélien