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Matthieu Ferre

data scientist | computer vision

Maisons-Laffitte, France

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Déplacement
Effectue ses missions exclusivement en télétravail
Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

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Compétences (21)

Matthieu en quelques mots

Mon bagage scientifique, acquis grâce à une école préparatoire scientifique et une école d'ingénieur, pourra me permettre de trouver des modèles efficaces pour analyser vos données.
Mes 9 années d'expérience dans la conception de logiciel vous aideront à concevoir des briques logicielles fiables et optimisées.

Domaines d'expertise :
- Deep Learning appliqué à la reconnaissance d'images (VGG, Retinanet, etc..)
- Deep Learning appliqué aux données
- Traitement d'images : tracking, extractions d'objets, amélioration d'images, OCR, ...
- Développement de logiciels complexes et/ou commercialisés (plusieurs millions de lignes)
- Analyses de données plus généralement.

Je suis actuellement en poste, je peux donc travailler à distance uniquement et avec une charge de travail en mi-temps. Mon tarif est indicatif et peut varier en fonction de la mission et sa durée.

Je peux vous aider pour des logiciels/algorithmes existants ou dans la conception de nouveaux logiciels.


outils et langages maîtrisés :
- C++
- Qt
- Qml
- Opencv
- Python (TensorFlow, Keras, Numpy, Pillow, SciPy, MatplotLib, PyQt, Pandas, etc...)
- TensorFlow, Keras
- SQL
- web (php, html5, css3, javascript, jquery)
- Logiciels de versionning : Git, SVN
- Logiciels de virtualisation : VmWare, VirtualBox
- Cuda (des notions)
- Java (petits projets)
- Linux
- Windows

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

février 2014 - Aujourd'hui | Paris, France

Défense & armée

Confidentiel

Ingénieur responsable de lot logiciel

Développement d'une caméra intélligente pour la détection de menaces :
A partir de vidéos thermiques et standard : Reconnaissance automatique d'intrus, pistage et identification (piéton, véhcule, animaux, ...) par Deep learning, stabilisation d'images. Développement sur cible linux embarqué.
Gestion d'une base de données de 10To pour l'apprentissage par Deep Learning.

Balise autonome de surveillance de frontières : Développement de la partie back-end embarquée (cible IMX linux), protocole de communication Tcp, Soap, lisaison série, développement d'un algorithme de détection automatique des cibles et pistage par tourelle 2 axes. Spécifications, développement, debug, tests.

formation Udacity Deep Learning en python 144heures
octobre 2010 - février 2014 | Mèze, France

Environnement

Biotope

Data scientist

- Logiciel Aviscope : détection, analyses et présentation des résultats de trajectoires d'oiseaux à partir d'images radar. Actuellement utlisé en interne.
- Radar Doppler 3D ARADO : Développement du logiciel de traitement du signal, d'analyse d'images et poursuite des cibles.
http://www.corse.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/biotope-2012.pdf

- Logiciel Sonochiro : Logiciel de détection et reconnaissance d'espèces de chauves-souris à partir de leurs cris. Développement de la partie traitement du signal, reconnaissance des cris et une partie de la reconnaissance des espèces par machine learning.
Logiciel commercialisé :
http://www.leclub-biotope.com/en/sonochiro/422-sonochiro-english-version.html
- Trajectorgraphie 3D des chauves-souris par analyse de leurs cris

- Module Arcgis de recherche des plus cours chemins
octobre 2010 - Aujourd'hui | Paris, France

Santé & bien-être

Projets personnels

Ingénieur

- Développement d'un logiciel d'analyse d'images microscropiques dans le domaine médical
- Développement d'un logiciel d'aide à la décision pour l'achat de cryptos monnaies. Basé sur du LSTM (deep learning)
- Déveleppement d'un site web : portail de recherche de traitement à base de plantes médicinales, vulgarisation de publications scientifques

Recommandations externes

Formations

Langues

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