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Diplômé de l'école des Mines de Saint-Etienne et de Sciences Po Paris, ancien Lead Data Scientist de la société Homeloop et Head of Science de la startup Rize Ag, je fournis mes services en freelance. Je dispose, dans ce cadre, de l'agrément _CIR.*_
__Je maîtrise toute la panoplie nécessaire à la réalisation de projets de data science ambitieux, notamment:__
* Analyse exploratoire des données
* Construction des pipelines de collectes de données
* Développement des modèles de machine learning les plus avancés
* Mise en production des algorithmes
Généraliste, j'ai également développé une expertise dans le traitement des données géospatiales et des séries temporelles. En termes de domaines d'application, j'ai notamment une solide expérience dans la manipulation de données satellitaires, agricoles, météorologiques, immobilières/urbaines et géographiques.
__Mes principales réalisations (du développement à la mise en production) incluent:__
* Classification de cultures agricoles à partir de séries temporelles d'imagerie satellite optique et de deep learning
* Détection de dommages provoqués par inondations à partir d'imagerie satellite radar
* Détection rapide de feux de forêt à partir de données globales d'anomalies thermiques
* Distribution de missions à une flotte d'agents via des algorithmes de type _Vehicle Routing Problem_
* Estimation automatique des prix immobiliers et de leurs évolutions
__Mes compétences techniques:__
* Langages: Python, R
* Bases de données: PSQL (notamment les extensions PostGIS et PL/pgSQL), MongoDB
Je suis à l’aise pour communiquer et m’intégrer dans un groupe, ce qui me permet de rapidement apporter des compétences complémentaires à une équipe.
Si vous avez besoin d’un data scientist expérimenté et efficace, habitué à réaliser des projets complexes à impact stratégique, n’hésitez pas à me contacter.
*Cet agrément vous permet de récupérer 30% de mes factures sous forme de crédit d'impôt.
Projets pour des clients dans divers domaines, y compris l'assurance, l'immobilier, l'agriculture et l'estimation de l'empreinte carbone. Les réalisations significatives incluent :
- Classification et caractérisation des cultures de pointe en utilisant l'imagerie satellite et l'apprentissage profond.
- Évaluation automatique des dommages causés par les inondations basée sur l'imagerie SAR.
- Système mondial de détection précoce des incendies de forêt et d'alerte basé sur les données d'anomalies thermiques spatiales.
- Algorithme avancé d'optimisation de routage.
Création d'un algorithme d'apprentissage automatique ensembliste de meilleure qualité pour la tarification immobilière.
Regroupement de zones urbaines similaires par apprentissage non supervisé.
Collecte, enrichissement et structuration de diverses données géolocalisées au sein d'un système d'information géographique personnalisé.
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