You're seeing this page as if you were . The main menu is still yours, though. Exit from immersion
Matthias TeboulMT

Matthias Teboul

Data Scientist R&D Modélisation Expérience NASA

400 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Matthias

Data Scientist R&D avec une expertise en analyse de données, modélisation et résolution de problèmes techniques complexes.
J’interviens sur des projets variés allant du traitement et de l’exploitation de données à des études de faisabilité, modélisation ou développement d’outils Python.
Expérience en environnement recherche et ingénierie (signal, simulation, données expérimentales).
Objectif : fournir des solutions robustes et des résultats directement exploitables.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km)

Expériences

  • NASA Jet Propulsion Laboratory
    Analyse de données scientifiques et traitement de signaux, Python
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    mars 2025 - juillet 2025 (4 mois)
    Los Angeles, États-Unis
    Analyse et exploitation de données sismiques issues des missions Apollo dans un contexte de recherche (IPGP / NASA JPL).

    Développement de pipelines Python pour le traitement de signaux bruités et la reconstruction de données à haute résolution :

    - Sélection et nettoyage de données expérimentales fortement bruitées (artefacts, gaps, spikes).
    - Alignement et combinaison de signaux (cross-correlation, normalisation, pondération SNR).
    - Développement de méthodes avancées de reconstruction (interpolation spline, stacking, recombinaison spectrale LP/SP).
    - Implémentation et test de modèles de machine learning (CNN PyTorch) pour l’amélioration de la résolution.

    Production de livrables exploitables :

    - Notebooks Python d’analyse et de traitement
    - Jeux de données traités et structurés
    - Visualisations et figures scientifiques
    - Analyses quantitatives (spectres, cohérence, détection d’événements)

    Résultat :

    Amélioration de la qualité du signal et de la résolution temporelle et fréquentielle, permettant une meilleure détection des ondes sismiques et une analyse plus fine des propriétés physiques (atténuation, contenu spectral).
    Traitement du signal Python Analyse de données Modélisation Machine learning
  • Zephalto
    Modélisation, simulation et analyse expérimentale de matériaux, Python
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    avril 2024 - septembre 2024 (5 mois)
    Toulouse, France
    Étude et caractérisation de matériaux d’enveloppe pour ballons stratosphériques réutilisables dans un contexte R&D.

    Travail mené à l’interface entre simulation numérique, traitement de données expérimentales et validation mécanique :

    - Prise en main et exploitation d’outils de calcul éléments finis pour modéliser le comportement de matériaux d’enveloppe.
    - Développement de programmes Python pour automatiser l’extraction, le traitement, la visualisation et l’analyse des sorties de simulation.
    - Analyse de jeux de données expérimentales issus d’essais mécaniques sur films polymères et matériaux composites.
    - Identification et ajustement de lois de comportement matériau à partir d’essais de traction, relaxation, cyclage et rupture.
    - Etude de l’influence de paramètres critiques comme la vitesse de traction, la viscosité, le recouvrement, la soudure et la réutilisabilité des matériaux.
    - Comparaison de plusieurs matériaux pour appuyer les choix techniques et les marges de sécurité.

    Livrables produits :

    - Programmes Python fonctionnels de traitement et d’exploitation des données
    - Jeux de données expérimentales et simulées structurés
    - Figures et visualisations d’analyse
    - Synthèses scientifiques pour interprétation et aide à la décision technique

    Résultat :
    Amélioration de la compréhension du comportement mécanique des matériaux d’enveloppe, fiabilisation des analyses simulation/expérience, et contribution directe au dimensionnement, à la validation et aux opérations de prototypes de ballons stratosphériques.
    Simulation numérique Modélisation Python Analyse de données Recherche
  • Biodysseus / ISAE Supaéro
    Dimensionnement mécanique et architecture de fixation d’une station sous-marine
    INGÉNIERIE MÉCANIQUE
    octobre 2023 - juin 2024 (8 mois)
    Toulouse, France
    Description
    Contribution au dimensionnement d’une station sous-marine modulaire pour mission en environnement extrême, dans le cadre du projet Biodysseus (Station de l'explorateur polaire Alban Michon).

    Travail centré sur la conception du système de fixation et de contrôle de profondeur de la station :

    - Estimation d’ordres de grandeur de masse, flottabilité et efforts mécaniques.
    - Dimensionnement des câbles, lestes et ancrages nécessaires au maintien en profondeur.
    - Définition d’une architecture de fixation assurant stabilité, sécurité et confort d’usage.
    - Analyse de scénarios de risque, notamment rupture de fixations, remontée de la station et dérive des ancrages.
    - Etude de solutions de déploiement et d’ancrage adaptées à différents types de fond marin, y compris en environnement polaire.

    Livrables produits :

    - Rapport technique détaillé
    - Annexes scientifiques et notes de calcul
    - Analyses de dimensionnement et recommandations de conception

    Résultat :

    Proposition d’une solution de fixation réaliste et argumentée, compatible avec les contraintes mécaniques, opérationnelles et de sécurité d’une base sous-marine modulaire destinée à un environnement extrême.
    Modélisation Etude de faisabilité Analyse de données Simulation Déploiement de systèmes

Recommandations

Soyez le premier à recommander Matthias

Contribuez à la réussite de ce freelance en partageant votre expérience de collaboration avec lui.

Ces profils de freelance correspondent également à vos critères

AgathaA

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

4.7

(3)

2

BaptisteB

Baptiste Duhen

Fullstack developer

4.6

(4)

5

AmedA

Amed Hamou

Senior Lead Developer

4

(2)

7

AudreyA

Audrey Champion

Web developer

4.3

(3)

4

Formations

  • Diplôme de Normalien - Physique fondamentale
    École normale supérieure Paris-Saclay
    2025
    Formation scientifique d’excellence axée sur la physique fondamentale et la modélisation. Acquisition de solides compétences en mathématiques appliquées, analyse de données et méthodes numériques. Approche rigoureuse de la résolution de problèmes complexes, avec applications en traitement de données scientifiques et modélisation physique.
  • Diplôme d’ingénieur - Ingénierie aérospatiale
    ISAE Supaéro
    2025
    Formation d’ingénieur spécialisée en systèmes aérospatiaux, modélisation et simulation. Compétences en mécanique, physique appliquée, traitement de données et développement Python. Expérience en projets techniques complexes, incluant analyse, dimensionnement et validation de systèmes en environnement réel.

Compétences

Catégories