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Raphael Berdugo

data scientist / project manager / product owner

Peut se déplacer à Paris

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

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

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait :
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Préfèrerait éviter:
≤ 1 semaine
Secteur d'activité
  • Transports
  • Télécommunications
  • Sécurité civile
  • Secteur médical
  • Santé & bien-être
+22 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (36)

Raphael en quelques mots

Passionné de tech et d'IA, je suis à la recherche de projets passionnants et présentants des défis à relever. Je souhaite surtout à travers ces projets construire avec mes interlocuteurs des relations de confiance qui s'inscrivent dans la durée.

Mon double cursus ESSEC-ENSAE ainsi que mes expériences m'ont permis à la fois de maitriser différents outils : des hard skills techniques mais aussi des soft skills de management. Ainsi, je souhaite au cours des missions combiner ces deux dimensions:
(i) management de projet/produit
(ii) développement algorithmique / data science.
Traduire une vision produit en stratégie de développement et de production, communiquer avec les équipes, définir les priorités pour fournir dans un temps record le produit souhaité sont des qualités que j'ai pu développer dans mes expériences précédentes en plus des outils techniques que j'ai acquis.

Je suis ouvert à tout projet qui a trait à de l'IA. J'aime particulièrement le secteur de la santé dans lequel je me suis spécialisé à l'ESSEC et que j'ai concrétisé par un stage à Voiceitt, entreprise qui développe une application de reconnaissance vocale pour les personnes handicapées. J'ai eu aussi le plaisir de travailler dans les secteurs du retail et de l'automobile.
C'est le sujet de l'image qui m'a beaucoup intéressé et vers lequel j'ai orienté ma carrière professionnelle. En effet l'interaction homme machine repose principalement sur la compréhension des flux photos et vidéos par l'intelligence artificielle.

Je reste ouvert à tout projet de machine learning et de data science. Il me semble que l'essentiel est la teneur du projet ainsi que l'équipe de travail.

Je vous remercie de votre temps de lecture et espère vous rencontrer très bientôt.

Expériences

ProovStation

Automobile

R&D Project Manager

janvier 2019 - Aujourd'hui

En charge de projets R&D pour le développement du portique ProovStation:
1/ Le projet pneu : lecture des informations sur le flanc, détection des dommages et mesure de l'usure.
2/ Scanning du sous-bassement de la voiture
3/ Photo commerciale

Certains projets ont été gérés et développés en interne. J'ai contribué au développement et à l'intégration des modules IA de lecture du flanc et de détection des dommages pneu.
Les autres projets ont été gérés en externe avec des prestataires.

La méthode était de comprendre le marché ainsi que le besoin client, définir ensuite un cahier des charges et le meilleur produit minimal, avant de passer à la phase de développement produit. Enfin les phases de tests puis d'intégration se faisaient en plusieurs temps et en collaboration avec le pôle déploiement.

Angus.ai

Edition de logiciels

Ingénieur Computer Vision et Deep Learning

Paris, France

avril 2018 - décembre 2019

COMPUTER VISION FOR EMPOWERING RETAIL EXECUTION

1/ Development of computer vision algorithms and softwares
Out of stock products on shelves in store
Wrong prices displayed of price tags
Misplaced product on shelves in store

2/Developing and using various machine learning and computer vision algorithms
-------- Morphometrics --------
Texture detection, spatial filtering, morphometric operations, feature extraction in RGB and in 3D context.
-------- Machine Learning --------
Bagging algorithm, object feature extraction algorithm, classification.
-------- Deep Learning --------
Convolutional neural networks, tensorflow, human detection, use of pre-trained algorithm.
-------- Development of libraries of computer vision --------

3/Software implementation
Language : Python
Computer Vison libraries : OpenCV, Keras, TensorFlow, Numpy, Scikit
Cloud technologies : Amazon AWS, boto3 library in Python
DataBase : Rest API, Django
Versioning : Git, Bitbucket
Vision Context : Framed and Real time images, RGB and 3D Camera.

4/Soft Skills
Managing Interns
Proposition of solutions and plan of implementation
Tools for management : Trello, following track record of tasks, measuring results
Pair working
Speaker for MeetUps about Computer Vision in retail

Recommandations externes

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Formations