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Louis D.

data scientist, capteurs, earth observation

En télétravail depuis Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Louis.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

Préférences

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

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Catégories

Compétences (37)

Louis en quelques mots

Ingénieur Supélec, M2 machine learning et PHD en télédétection. Chercheur en analyse de données, modélisation statistiques et intelligence artificielle en remote sensing et missions spatiales. J'ai travaillé pour de nombreux centres de recherches et avec tout types de données (optique, radiométriques, SAR) pour diverses applications (climat, météorologie, évènements extrêmes, énergies renouvelables). Je code en matlab/python depuis 15 ans et j'ai une forte expertise en réseaux de neurones, prédiction de séries temporelles, analyse d'images et algorithmique.

Je peux résoudre des problèmes de data science liés aux systèmes complexes (réseaux électriques, fermes d'éoliennnes, traffic) ainsi que dans le domaines de la télédétection (fusion de capteurs, traitement d'images, technologies radar). Je suis aussi spécialisé en physique et mathématiques et je peux donc modéliser des données et détecter des patterns. Mon travail est de niveau scientifique. Je peux aussi travailler sur les évènements extrêmes climatiques. Je peux prendre en main tout types de problèmes liés à des capteurs et nécessitant une analyse poussée de restitution ou une reconnaissance de formes.

Je suis un expert accrédité Crédit Impôt Recherche.


Expériences

CLS: Collecte Localisation Satellites

Aéronautique & aérospatiale

Chercheur en Intelligence artificielle et télédétection  - En tant que freelance

Toulouse, France

octobre 2020 - Aujourd'hui (1 an et 11 mois)

Le projet consiste à utiliser le satellite Sentinel-1 SAR pour estimer les ressources en vents offshore à hauteur de turbine. Il s'agit d'utiliser du machine learning pour améliorer la restitution du vent de surface puis d'extrapoler ces valeurs à hauteur de turbine (200m) en combinant machine learning, mesures insitu Lidar et un modèle numérique haute précision. Projet financé par le CNES.

MAREI Marine Renewable Energy Ireland

Centres de recherche

Chercheur en modélisation statistiques

Cork, Irlande

juillet 2018 - septembre 2019 (1 an et 2 mois)

Projet: Réalisation de produits pour l'industrie des énergie renouvelables marine à partir de données satellite (notamment positionnement optimal des fermes éoliennes) .

Validation des vents de surface offshore du satellite Sentinel-1 SAR avec des bouées MetOcean. Estimation des statistiques de vents annuelles et de la puissance disponible pour des fermes d'éoliennes. Création d'une carte des vents autour de l'Irlande au kilomètre près.
Estimation de l'énergie marine des vagues à partir d'un modèles numérique de l'océan et de mesures altimétriques par satellites. Mise à jour de l'Atlas de la puissance disponible des vagues.
Détection de la hauteur et de la période des vagues océaniques à partir d'images SAR (Synthetic Aperture Radar) par réseaux de neurones et transformée de Fourrier.
Travail réalisé avec Python, Matlab, Tensorflow, Scikit-learn, Numpy, Scipy, Netcdf.

LATMOS

Centres de recherche

Chercheur en sciences atmosphériques

juillet 2006 - juillet 2012 (6 ans)

Projet: Modélisation du canal de propagation Terre-Satelitte en bande EHF. Conception d'un technique de mitigation de l'affaiblissement par la pluie par prédiction de séries temporelles et modélisation statistique des précipitations.

Création de cartes globales de précipitations à partir de données de satellite avec un réseaux de neurones multi-expert. Le radiomètre du satelitte measure 10 températures de brillance qui sont converties en taux de pluie selon la situation météorologique.
Algorithme de traitement de données et calibration de la mission spatiale Syracuse3. Syracuse 3 est une expérience de propagation atmosphérique en bande EHF avec un station de réception au sol. J'étais responsable de cette station. J'ai aussi conçu un algorithme de prédiction de l'affaiblissement par la pluie sur le lien de communication avec un modèles ARIMA-GARCH (1 brevet déposé acheté par Thalès).
Modélisation multifractale de séries temporelles de taux de pluie et d'images radar météorologiques.
Travail réalisé en Matlab avec mes propres codes.

METEO FRANCE

Centres de recherche

chercheur en mesures par satellites

Toulouse, France

juillet 2014 - juillet 2015 (1 an)

1 mission Malt

(1 avis)

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