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Hamid

CV_data_scientist_hamid_badri

STRASBOURG (67000) France

Situation professionnelle

En recherche active

Souhait professionnel

Poste
data scientist
Experience
Junior (2-5 ans)
Rémuneration
Entre 41 k et 50 k€
Type de contrat
CDI
Fonctions
- Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique
Secteurs
- Programmation, conseil et autres activités informatiques

Résumé

=> Looking for a new experience in Data-driven model and AI. - Python, Scikit-learn, NumPy, Pandas, Tensorflow, Keras - Machine learning, deep learning

Expériences professionnelles

Consultant

QATAR ENVIRONMENT AND ENERGY RESEARCH INSTITUTE

De Avril 2015 à Mai 2015

Consultant

QATAR ENVIRONMENT AND ENERGY RESEARCH INSTITUTE

De Mai 2014 à Juin 2014

Computational engineering in solar energy and water treatment
http://dx.doi.org/10.1063/1.4913150

http://www.qeeri.org.qa/

Achat & logistique

INTRATEL

De Avril 2013 à Mai 2013

gestion des flux, gestion de stock, Achat

Responsable technique

GREEN-TECH

De Octobre 2012 à Juin 2013

Responsable technique dans l’équipe GREEN-CAR (2013) :
> > Voiture solaire: concepteur designer du véhicule, sa structure et son système mécaniques

**2eme prix de la 2eme édition- compétition GREENOV
**3ème position: dans la finale du concours Marocain pour le développement de voitures solaires « Moroccan Solar Race Challenge 2013″ dans sa première édition. (90000 DH)

Membre de l'association Greentech : Conseillé à Greentech

http://www.greentech.ma/index.php

Stagiaire

OCP-SA

De Février 2012 à Mai 2012

Projet de Fin d’Étude:
*Capabilité du matériel de la laverie Daoui;
*automate programmable Allen Bradley (Rslogix500);
*supervision sous RSVIEW32 destinée à commander (laverie Daoui);
*évaluation économique de la rentabilité du projet en utilisant la VAN et le TRI;
*diagnostique de la gestion des bassins d'épandage.

Stagiaire

AZURA

De Mars 2011 à Juin 2011

projet de fin d’année à AZURA: Dimensionnement d’une station d’épuration.

Chef de la cellule technique: mécanique_énergétique

ENSACAR

De Octobre 2010 à Juillet 2011

concevoir un véhicule parcourant la plus grande distance avec la moindre consommation énergétique. pour participer à la Compétition Internationale Shell Eco-Marathon.

Stagiaire

OCP

De Juillet 2010 à Août 2010

Stage industriel à l’OCP:L’évaluation des performances des décanteurs D1, D2 et D3 de la laverie Daoui :
Analyse critique de leurs conduites actuelles et proposition d’actions d’amélioration

Stagiaire

CERPHOS

De Avril 2009 à Mai 2009

projet de fin d’étude: optimisation de l’énergie électrique et thermique dans l’ensemble des Équipements du CERPHOS (Centre d'Etudes et de Recherches des Phosphates Minéraux).

Stagiaire

OCP (OFFICE CHERIFIEN DE PHOSPHATE)

De Juillet 2008 à Juillet 2008

Stage d’observation à l’OCP (office chérifien de phosphate) dans le service électrique et service régulation.

Formations complémentaires

Licence Sciences et Techniques

Faculté Des Sciences Et Techniques De Settat - ÉNERGÉTIQUE

2006 à 2009

Master of Science

Université De Strasbourg UFR Physique Et Ingénierie - COMPUTATIONAL ENGINEERING

2014 à 2015

Maitrise

Université De Strasbourg UFR Physique Et Ingénierie - COMPUTATIONAL ENGINEERING

2013 à 2014

Simulation, Energy ,Mechanic,Fluid(CFD), Numerical Engineering ..
http://www-imfs.u-strasbg.fr/content/Master-Science-speciality-computational-engineering

PhD

Université de strasbourg - Numerical modelling

2015 à 2018

• Utilisation de la méthode de l’état adjoint pour inverser des problèmes caractérisés par une para métrisation lourde (milieu très hétérogène stochastique).
• Identification des paramètres représentant un milieu fracturer par approche inverse.
• Modélisation des conductivités hydrauliques et des porosités stochastiques par inversion ; en utilisant des mesures distribuées de charge hydraulique stationnaire et des données variantes au cours du temps de concentration de soluté.
• Identification des sources de polluant ou de recharge leurs positions et intensités dans des milieux hétérogènes (champs de paramètres stochastique).
• Utilisation d’une paramétrisation multi-échelle (qui se raffine automatiquement) pour réduire la complexité du model.
• Normalisation des paramètres recherchés (varie sur plusieurs ordres de grandeur).
• Utilisation d’un algorithme de type descente d’ordre supérieur pour la minimisation de la fonction objectif et la recherche des paramètres.

Ingénieur d'Etat

Ecole National Des Sciences Appliquées D'Agadir - Génie des Procédés, de l'Energie et de l'Environnement

2009 à 2012

Parcours officiels

Master Sciences pour l'ingenieur - mecanique numerique et ingenierie "computational engineering" – Master LMD – Faculté de physique et ingénierie

Langues

Anglais - Courant

Français - Courant

Arabe - Courant

Espagnol - Notions

Compétences

Python
Machine learning
Mathématiques
physique

Centres d'intérêt

  • SPORT(fitness);Internet;Lecture;Music;