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Matthieu FerreMF

Matthieu Ferre

data scientist | computer vision

600 €/jour
Maisons-Laffitte, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Matthieu

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
  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Capacité professionnelle limitée

  • Français

    Bilingue ou natif

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Confidentiel
    Ingénieur responsable de lot logiciel
    DÉFENSE & ARMÉE
    février 2014 - Aujourd'hui (12 ans et 4 mois)
    Paris, France
    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
    Deep Learning Systèmes embarqués opencv TensorFlow c++ python qt sql Keras
  • Biotope
    Data scientist
    ENVIRONNEMENT
    octobre 2010 - février 2014 (3 ans et 4 mois)
    Mèze, France
    - 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
    Data science Data visualisation computer vision Analyse de données traitement d'images C++ qt opencv
  • Projets personnels
    Ingénieur
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    octobre 2010 - Aujourd'hui (15 ans et 8 mois)
    Paris, France
    - 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
    Deep Learning sql JavaScript HTML5 CSS3 jQuery PHP opencv qt c++

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Formations

  • double diplome ingénieur
    ESTIA, France ; Cranfield University, Angleterre
    2010
    Ecole d'ingénieur option Signal and image processing

Compétences

Catégories