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Hamed Zitoun

formateur | ingénieur data & machine learning

Peut se déplacer à Courbevoie, Paris

  • 48.8971
  • 2.2521
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Hamed.
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Localisation et déplacement

Localisation
Courbevoie, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Courbevoie et 30km autour
  • Paris et 30km autour

Vérifications

Influence

Github

Github : hzitoun hzitoun
  • 70 Followers
  • 359 Repos
  • 6 Gists

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Stack Overflow : Mitchapp Mitchapp
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Compétences (39)

Hamed en quelques mots

Certifié Professional Machine Learning Engineer par Google, Data Scientist et Ingénieur Machine Learning, je suis prêt à apporter mon expertise en tant que passionné par l'analyse et la modélisation des données.

Proactif, super rigoureux et doté dans un bon relationnel je suis à votre disposition pour résoudre vos problèmes de données et pour vous aider à réussir vos projets data de la création du besoin à la mise en production.

Ayant travaillé sur une variété de projets data et grâce à mes compétences en Data Science et en ingénierie logicielle, je vous accompagne dans la création de la valeur à partir de vos données brute mesurée par des KPIs concrets.

Expériences

Solocal - Solocal

Conseil & audit

Machine Learning & Data Engineer

Boulogne-Billancourt, France

mars 2021 - Aujourd'hui (7 mois)

PROJET 1:
Afin de garder un suivi complet de l'évolution des données MongoDB et avec une équipe de 2 personnes, nous avons mis en place une solution ETL temps-réel sur Google Cloud Platform.

PROJET 2:
Afin de gérer l'habiliation de projets BigQuery, j'ai développé deux cloud functions qui automatiquement créent des restrictions et gérent la visbilité de tables.
RÉALISATIONS - P1
J'ai développé des DAGs Airflow avec Cloud Composer qui permettent de:
- Scanner et être notifié de tous les évenements MongoDB (Oplogs)
- Pre-processer les évenements et les maper en data et metadata BigQuery (success data et failure data)
- Stocker les data générées dans BigQuery
- Monitorer le process d'importation
- Gérer les failures et reprendre via un timestamp stocké dans Cloud SQL.
- Envoyer des alerts via Google Cloud Logging-based monitoring.

RÉALISATIONS - P2:
- Synchronisation de métadata saisies par le métier dans un fichier CSV et des tables et dataset BigQuery via une cloud function déclenchée par un bucket GS.
- Synchronisation de vues ABLE target en fonction de metadata saisies dans des tables source via une cloud function déclenchée par un Cloud Sink envoyant des messages sur un topic pub/sub.

La CI/CD est gérée par un custom runner kubernetes sur GitLab pour les deux projets.

Keywords: Python, Google Cloud Composer, Google Cloud Storage, Google Coud Function, Google Cloud Sink, Google Pub/sub, Airflow, MongoDB, BigQuery, Kubernetes, Google Cloud Scheduler

Client confidentiel (NDA signée)

Edition de logiciels

Data Scientist

Courbevoie, France

février 2021 - Aujourd'hui (8 mois)

Développement de beaucoup de modèles de Deep Learning de Computer vision pour construire un "smart" security camera. Parmi ces modèles: détection de panique dans un mouvement de foule, détection de dépôt d'ordures sauvages dans des milieux ruraux et urbains.
Le challenge est dans la collecte et la préparation de données et la contrainte de small objects détection (vue caméra de sécurité)
Architectures étudiées: Yolov3, Yolov4, Yolov5, RetinaNet and Faster RCNN.
J'implémente les modèles en PyTorch 1.9, TensorFlow 2, OpenCV, Mediapipe, skimage, Python3.8.

CEVA SANTE ANIMALE - CEVA Santé Animale

Santé & bien-être

Data Scientist | Ingénieur Machine Learning

Courbevoie, France

septembre 2020 - février 2021 (5 mois)

PROJET
Afin de tracer l’utilisation des médicaments, CEVA souhaitait mettre en place une solution de reconnaissance de médicaments basée sur la vision par ordinateur et le machine learning.

RÉALISATIONS
J’ai développé une API en Python 3 qui est capable d’analyser et comprendre une image afin de reconnaître le produit pris en photo. Les grandes étapes du projet sont :
Récupération de l’image depuis un bucket google Storage
Localization des objets à l’intérieur de l’image via Google VISION API
Recadrage de l’image pour garder que l’objet centrale identifié
Preprocessing de l’image (changement résolution, passage en grayscale, augmentation contraste, rotation)
Extraction des textes dans l’image de l’objet via VISION API (OCR)
Identification du texte le plus grand dans l’image comme nom potential de produit
Analyse de texte extrait et création de combinaison à comparer avec “fuzziness “ avec le nom du produit
Calcule d’un score de matching de texte, score de reconnaissance de caractères, score d’identification de l’objet
Tri des éléments sur le score avec un ordre décroissant
Retour du premier élément (ayant le score le plus élevé)

Caisse des dépots

Architecture & urbanisme

Data Scientist | Ingénieur Machine Learning

Paris, France

novembre 2019 - Aujourd'hui (1 an et 11 mois)

Recommandations externes

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Certifications