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Sasha K.

ingénieur machine learning / data scientist

Peut se déplacer à Lyon, Paris, Montpellier, Bordeaux, Marseille

  • 45.7539
  • 4.84699
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Sasha.
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Localisation et déplacement

Localisation
Lyon, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Lyon et 50km autour
  • Paris et 50km autour
  • Montpellier et 50km autour
  • Bordeaux et 50km autour
  • Marseille et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Agence & SSII
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Automobile
  • Banque & assurances
  • BTP & construction
+19 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Influence

Github

Github : keskinm keskinm
  • 0 Followers
  • 11 Repos
  • 0 Gists

Langues

Catégories

Compétences (22)

  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Frameworks
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Sasha en quelques mots

Data scientist avec 2.5 années d'expériences en entreprise, j'ai travaillé et contribué à élaborer des pipelines de machine learning (collection de données, traitement de données), à créer des algorithmes sur des sujets liées aux pathologies sur des images médicaux : radiomics, classification, segmentation, pré-entrainement, annotation automatique, en particulier avec du deep learning. J'ai travaillé également sur des techniques de Data Mining, du people tracking, sur des réseaux bayésiens. Je donne également des formations en data pour différents organismes.

Au plaisir de vous rencontrer.

Expériences

OpenClassrooms - Mentorat - Openclassrooms

Education & e-learning

Mentor Data  - En tant que freelance

décembre 2021 - Aujourd'hui (1 mois)

Cleverdoc

Secteur médical

Data scientist

Lille, France

octobre 2020 - septembre 2021 (11 mois)

Développement et tests d'un large panel d'algorithmes permettant de corréler des features médicales radiologiques (radiomics).
Développement d'une bibliothèque "tensorflow-like" qui est maintenable et réutilisable, permettant de faire des pipelines de machine learning en backend connectée à l'application de Cleverdoc.
Deep Learning Machine learning Traitement d'images Traitement de données Clustering Pytorch Data visualisation sklearn Numpy MongoDB Docker docker-compose SQL Python (langage de programmation)

Square Sense

Energie

Data sientist intern

Paris, France

février 2019 - juillet 2019 (5 mois)

Implementation de la pipeline de collection de données avec du data mining
Implementation d'un multi-object tracker
Implementation de point cloud people detector
Python Numpy Docker TensorFlow Google Cloud Platform OpenCV docker-compose Clustering

Laboratoire Hubert Curien

Edition de logiciels

Data scientist intern

Saint-Étienne, France

avril 2018 - juillet 2018 (3 mois)

1 recommandation externe

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Formations

Certifications