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Hoby Ratefimandimby

data scientist python junior, machine learning

Peut se déplacer à Montpellier

  • 43.5984
  • 3.8968
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Hoby.
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Localisation et déplacement

Localisation
Montpellier, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Montpellier et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Automobile
  • Biotechnologies
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Education & e-learning
  • High tech
+3 autres
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
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Influence

Github

Github : hobyr hobyr
  • 1 Followers
  • 13 Repos
  • 0 Gists

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Stack Overflow : hobyr hobyr
  • 3 Réputation
  • 2 Bronze
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Compétences (10)

Hoby en quelques mots

Issu d'une formation ingénieur en conception mécanique, je me forme en ligne sur la data science, machine learning et deep learning en Python.

Je suis capable d'intervenir sur les projets dans les domaines suivants :
  • Data Science
  • Machine Learning/AI
  • Automatisation de tâches/process

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

TÜV Rheinland Japan

Ingénierie mécanique

Ingénieur de tests

Osaka, Japon

juin 2017 - novembre 2018 (1 an et 4 mois)

Intégré au laboratoire de test des batteries (KTAC)

Préparation
  • Analyse des plans de tests (standardisés ou demandes personnalisées clients) pour batteries diverses
  • Analyse de la faisabilité des tests personnalisés, conception de gabarits personnalisés
  • Automatisation de la création des structures de dossiers pour le stockage des données (photos, données, rapports, etc.) via scripts BAT
Mise en place des tests
  • Abus mécaniques (écrasement, perçage, chutes, impact)
  • Abus environnemental (selon ISO/IEC 60068)
  • Tests vibratoires

Post-tests
  • Récupération des données enregistrées par les dataloggers
  • Formattage des données sur Excel pour envoi aux ingénieurs projets
data logging Microsoft Excel dos scripting

TÜV Rheinland Japan

Ingénierie mécanique

Ingénieur en conception mécanique (stage)

Osaka, Japon

septembre 2016 - février 2017 (5 mois)

Intégré au laboratoire de test des batteries (KTAC)

Objectif : Conception de 2 machines de test pour batteries au plomb selon les normes Inmetro ABNT NBR 15940 & 15941.

Pré-production
  • Établissement du cahier des charges en rapport avec les standards Inmetro ABNT NBR 15940 & 15941
  • Conception et dessin des machines sur papier, établissement manuel de la nomenclature
  • Conception manuelle des diagrammes électriques
  • Écriture de scripts pour les calculs des efforts et de la géométrie sur Octave-online (alternative gratuite à Matlab pour scripts courts)
  • Création des listes d'achats sur Excel (références, quantités, prix, URLs, etc.)

Production
  • Établissement d'un planning d'assemblage
  • Soudure des composants électroniques
  • Découpage, perçage, taraudage des différentes pièces pour assemblage
  • Programmation Ladder pour PLC
  • Calibration des machines (géométrie, contraintes de temps)

Validation
  • Évaluation des machines sur le respect des critères dans les cahiers des charges
  • Rédaction des manuels d'utilisation
  • Formation des ingénieurs à l'utilisation et la calibration des machines

Résultats
  • Qualité des tests accrue grâce à une meilleure répétabilité et reproductibilité des tests
  • Démarrage des services de test Inmetro à TÜV Rheinland Japan à partir de mi-2017 (https://insights.tuv.com/blog/tuv-rheinland-japan-starts-an-inmetro-testing-service-for-automotive-lead-acid-batteries-in-response-to-brazils-expanding-automotive-market)
conception mécanique Matlab octave-online

Groupe Renault

Automobile

Développeur Matlab (stage)

Guyancourt, France

février 2015 - août 2015 (5 mois)

Intégré aux équipes du service Liaison au sol

Objectif : Optimiser la solution logicielle dédiée au calcul du calage vertical des automobiles

Préparation
  • Définition des objectifs et mise en place d'un rétroplanning
  • Analyse de la solution actuelle (MS Excel) et analyse des problèmes à résoudre
  • Étude sur le calage vertical, son rapport avec les éléments de liaison au sol et son importance
  • Étude du jargon utilisé au sein des équipes

Tâches réalisées
  • Séparation des tâches de préparation des véhicules et de calcul du calage vertical
  • Création d'IHMs interactives (drag-and-drop) en combinant Matlab/Java
  • Implémentation du versioning des véhicules enregistrées dans la base de données
  • Ajout d'aides visuelles pour une plus grande facilité d'utilisation
  • Fonction d'exportation des résultats sur fichier Excel, formattée comme sur la solution précédente

Résultats
  • Réduction du temps de conception par véhicule d'env. 1h
  • Capacité de visualisation des différentes versions d'un véhicule (p. ex. par rapport à ses lieux de commercialisation)
  • Code ouvert permettant de rajouter des nouvelles fonctionnalités

Recommandations externes

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Certifications