Un ingénieur qui trouve de la passion dans tout ce qu'il fait. Curieux et avide de découverte. Je souhaite mettre en oeuvre mon savoir faire et travailler sur des projets intéressants.
Contexte:
Au sein de l’équipe Expert Models & Advisory (Enterprise Risk Management) de Global Financial Services (GFS), j’ai travaillé sur la refonte des modèles de notation des contreparties, imposée par de récentes évolutions réglementaires. Pour automatiser et renforcer l’évaluation de leur robustesse, j’ai développé un outil de test de sensibilité, permettant de stresser les entrées et paramètres, de valider les nouveaux modèles et d’assurer leur conformité réglementaire, tout en générant des rapports clairs et structurés.
Missions:
Environnement technique: Python, openpyxl, xlsxwriter, xlwings
Missions:
Environnement technique: Python, MySQL, Git, Alembic, Docker, Woob, Selenium, Playwright
Contexte:
Reflex est un système de gestion des entrepôts créé par Hardis et modifié et personnalisé par FM Logistic. Son bon fonctionnement est un élément critique pour les clients. Assurer son bon fonctionnement et surveiller l’état de santé des serveurs Reflex est donc une priorité pour l’entreprise.
Dans ce cadre s’inscrit ce projet, le but est de surveiller les journaux de logs générés par Reflex les analyser et chercher les anomalies en temps réel. Des anomalies dans les logs peuvent être suite à un mauvais fonctionnement ou une erreur interne et leur détection doit être faite le plus tôt possible pour permettre aux équipes de développement d’agir plus vite et minimiser les dégâts.
Mon objectif:
Mettre en place un système de surveillance pour détecter en temps réel les anomalies dans les journaux de logs.
Missions:
Environnement technique: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, suite ELK, Google Data Studio
Contexte:
Le programme d'assistance à l'autonomie à domicile prolonge la capacité des personnes à rester actives et autonomes avec l’âge en offrant des services liés à la sécurité personnelle, accès aux soins de santé... La plupart de ces services utilisent des capteurs qui sont perçus
comme intrusifs. Une attention particulière a donc été portée aux recherches visant à induire l'activité d'un ménage à travers l'analyse de la consommation de leurs appareils. Ces systèmes sont connus sous le nom de surveillance de charge d'appareils non intrusive (NIALM).
Mon objectif:
La détection des changement dans les habitudes du sommeil chez les personnes âgées en analysant la consommation d'électricité de leurs appareils électroménagers. Et dans un second temps l'évaluation des performances des autoencoders variationnels par rapport aux autoencoders classiques.
Missions:
Environnement technique: SciPy · NILMTK · NumPy · Pandas (logiciel) · Matplotlib · Scikit-learn · Python · Keras · PyTorch
Contexte:
Le NEW-R-DRONE est un drone de surveillance, autonome, équipé d’une caméra à double objectif couleur et thermique issue de la technologie Mobotix. Il offre une détection intelligente de mouvements qui, couplée à une retransmission d’image en temps réel, assure une sécurité optimale du site à protéger.
Mon objectif:
Assurer une sécurité optimale du site à protéger en détectant et suivant intelligemment les individus à partir des images capturées par le drone.
Missions:
Environnement technique: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, OpenCV, Requests
Python
SQL/MySQL, MongoDB, Neo4j
Git/Gitlab, Docker, AWS
Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Woob
VBA, openpyxl, xlsxwriter, xlwings