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Bilel DebbabiBD

Bilel Debbabi

Data Scientist

400 €/jour
Paris 15e Arrondissement, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Bilel

Doté d'un diplôme d'ingénieur de l'UTC Compiègne, je me suis spécialisé en data. J'ai travaillé sur plusieurs projets en data science et notamment en computer vision. Je suis disponible pour des missions en tant que data Analyst / Engineer / Scientist et suis ouvert à travailler notamment sur les technologies Python, R et SQL.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Notions

  • Allemand

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris 15e Arrondissement (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Capgemini DEMS France S.A.S
    Détection de comportements anormaux dans des vidéos
    CONSEIL & AUDIT
    février 2021 - juillet 2021 (5 mois)
    Issy-les-Moulineaux, France
    - Création d'un modèle de détection de comportement anormal lié à des actions humaines dans des vidéos. Le modèle est un auto-encodeur basé sur l'estimation de pose, développé à l'aide de TensorFlow.
    - Le modèle obtient des performances supérieures à celles des modèles précédents sur le dataset utilisé (AUC > 0.85).
    - Un article qui présente les travaux effectués a été soumis a un journal scientifique.
    Python TensorFlow Pytorch Data science Numpy Open CV
  • Thales Communications & Security
    Outil de tests unitaires
    EDITION DE LOGICIELS
    septembre 2019 - février 2020 (6 mois)
    Gennevilliers, France
    - Conception d’un outil de tests unitaires dans le domaine des liaisons de données tactiques.
    - Développement en utilisant Python, Robot Framework, et d'autres librairies développées en interne.
    - Travail en équipe dans un environnement Agile.
    Python User Testing Méthode agile
  • UTC
    Segmentation faciale
    SECTEUR MÉDICAL
    février 2020 - juin 2020 (4 mois)
    Compiègne, France
    Création d'un outil de segmentation faciale sur un nuage de points en 3D. Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une thèse qui a pour but de développer un outil de suivi de l'évolution d'une greffe du visage. Le développement a été réalisé en utilisant TensorFlow et le modèle PointNet++. Une précision de 99% a été atteinte avec un IOU de 89%
    Deep Learning TensorFlow Python Data science Google cloud Linux Numpy

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4

Formations

  • Diplôme d'ingénieur
    Université de Technologie de Compiègne (UTC)
    2021
    - Branche informatique - Filière Fouille des Données et Décisionnel (FDD)

Compétences

Catégories