Contact
Réf. PJ2404091349
Né en 1991
35170 Bruz
1991-01-01 https://www.plombierjob.com/cv-candidat/2404091349/formateur-en-maintenance Male Bruz Bretagne France 35170 Bruz
Né en 1991
35170 Bruz
1991-01-01 https://www.plombierjob.com/cv-candidat/2404091349/formateur-en-maintenance Male Bruz Bretagne France 35170 Bruz
Langues
Anglais
Arabe
Français
Arabe
Français
Permis
B
Ma recherche
Je recherche tout type de contrat, sur toute la région Bretagne, dans l'Electricité et maintenance.
Formations
2021 : Formation, Strasbourg
Diplôme en data scientist
Diplôme en data scientist
2016 : Bac +5, Strasbourg
Master 2 mention mathématiques et applications
Master 2 mention mathématiques et applications
Expériences professionnelles
09/2021 - à ce jour : Formateur enseignant en sciences et technologies des systèmes chez Inhni, Bruz
• Enseigner les mathématiques, la maintenance industrielle, l’électrotechnique, contrôle qualité ... et la mécanique pour les apprentis.
• Former les apprentis en habilitation électrique
• Gestion des projets professionnels.
• Coordination pédagogique d’une séction.
• Garant de la qualité des contenus pédagogiques et de la transmission.
• Enseigner les mathématiques, la maintenance industrielle, l’électrotechnique, contrôle qualité ... et la mécanique pour les apprentis.
• Former les apprentis en habilitation électrique
• Gestion des projets professionnels.
• Coordination pédagogique d’une séction.
• Garant de la qualité des contenus pédagogiques et de la transmission.
2021 : Stage en Data Engineer /data scientist (3 mois) chez Reeasy, Lille-cannes
• Scraping et préparer (nettoyer, normaliser, convertir et consolider) les données mises à disposition sur l’ensemble des plateformes Open Data afin de les rendre exploitables. De plus, superviser la qualité des données.
• Extraire et traduire des données en données statistiques.
• Développer des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes de Machine Learning afin de répondre à de véritables enjeux métiers.
• Développement et codage en Python et SQL.
• Scraping et préparer (nettoyer, normaliser, convertir et consolider) les données mises à disposition sur l’ensemble des plateformes Open Data afin de les rendre exploitables. De plus, superviser la qualité des données.
• Extraire et traduire des données en données statistiques.
• Développer des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes de Machine Learning afin de répondre à de véritables enjeux métiers.
• Développement et codage en Python et SQL.
2017 - 2019 : Thèse en Sciences et Technologie des Systèmes chez Université De Franche-comté
proposition d'un nouvelle méthode pour améliorer les qualité de reconstruction d'un volume OCT développement d'une méthode d'asservissement visuel 3D robuste aux bruits en imagerie médical reposant sur l'utilisation de la transformé en shearlets 3D
proposition d'un nouvelle méthode pour améliorer les qualité de reconstruction d'un volume OCT développement d'une méthode d'asservissement visuel 3D robuste aux bruits en imagerie médical reposant sur l'utilisation de la transformé en shearlets 3D
2015 - 2016 : Stage de master 2 en mathématiques appliquées chez Université De Strasbourg, Strasbourg
développement d'un modèle à paramètre localisés pour l'hydrodynamique cérébro-spinale au cours du cycle cardiaque
développement d'un modèle à paramètre localisés pour l'hydrodynamique cérébro-spinale au cours du cycle cardiaque
Langues
Anglais
Arabe
Français
Arabe
Français
Permis
B
Atouts et compétences
Data sciences :
• Intégrer les données : Programmation Orienté Objet et SQL.
• Préparation des données : Alteryx, PowerBI.
• Exploiter et integrer les données : méthode de classification et de prédiction avancées, intelligence artificielle (NLP, deep learning,...).
• Visualiser les données : Programmation web (HTML, CSS) et DataViz.
• Déployer et industrialiser l’analyse de données : gestion de projet , plateforme intégrée d’analyse de données(ETL), Big Data (redis,...).
Programmation
• Yparéo | Matlab | C | Fortran | Python (Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, Pythorch)
• Intégrer les données : Programmation Orienté Objet et SQL.
• Préparation des données : Alteryx, PowerBI.
• Exploiter et integrer les données : méthode de classification et de prédiction avancées, intelligence artificielle (NLP, deep learning,...).
• Visualiser les données : Programmation web (HTML, CSS) et DataViz.
• Déployer et industrialiser l’analyse de données : gestion de projet , plateforme intégrée d’analyse de données(ETL), Big Data (redis,...).
Programmation
• Yparéo | Matlab | C | Fortran | Python (Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, Pythorch)
