Veridiana Paraski

master en informatique des systèmes embarqués

Grenoble, France

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Compétences (13)

Veridiana en quelques mots

Je suis passionnée par l'ingénierie et ses infinis champs d'application, en effet Je viens de finir mes études en école d'ingénieur à Polytech Grenoble dans le département d'Informatique et d’Électronique des Systèmes Embarqués (IESE) avec spécialisation (et passion!) en Automatique, Traitement de Signal et Image. Actuellement, je recherche un travail dans ce domaine.

J’ai des expériences en traitement du signal, en techniques de filtrage, en télécommunication et processus stochastiques. J’ai notamment travaillé sur un projet de recherche pendant un an où j’ai développé sur Matlab des algorithmes de spectral sensing afin d’identifier des signaux de télévision numérique. Ensuite, j’ai utilisé un USRP et le software GNU Radio pour la simulation et les tests. J’ai aussi des expériences en apprentissage automatique, traitement d’images et en statistiques, grâce aux travaux pratiques réalisés en école d’ingénieur et pendant mon stage de fin d’études. Par exemple, j’ai développé en Matlab un système de classification automatique des phases de sommeil humain à partir de données d’un signal EEG aussi, j’ai développé en Python un algorithme de classification supervisé d’images. Durant mon stage, j’ai développé un modèle prédictif de la chaîne de mesure d’un produit industriel (le disjoncteur connecté MTZ Masterpact).


Expériences

janvier 2019 - mars 2019 | Grenoble, France

Secteur médical

Gipsa-Lab

Projet de fin d'études

Proposition de modèles d'apprentissage automatique permettant la classification des personnes atteintes d'autisme à l'aide des données de l'eye-tracking (gaze data).
juin 2018 - août 2018 | Grenoble, France

Energie

CNRS- CNRS

Stage de 3 mois

Automatisation d'un régulateur de débit massique:​
- Automatisation du contrôleur de débit massique avec un Raspberry Pi;​
- Développement de la IHM (interface homme-machine) en Python;​
- Expérience avec convertisseurs de signaux.​
avril 2019 - septembre 2019 | Grenoble, France

Energie

Schneider Electric- Schneider Electric

Stage de fin d'études - Data Science

Modèle Physique vs Modèle d'Apprentissage: comment estimer la pertinence d'un modèle:​

- Validation d'un modèle physique de la chaîne de mesure du disjoncteur connecté MTZ Masterpact;​
- Traitement de données en vue de l'analyse et création en MATLAB d'un modèle d'apprentissage -automatique de la chaîne de mesure du MTZ;​
- Analyse et comparaison de la performance des deux modèles.​

Recommandations externes

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