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Chaima OUESLATI

PHD/ Data Scientist

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Chaima OUESLATI
34 ans
Permis de conduire
Orléans (45100) France
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Situation professionnelle
En poste
En recherche active
Présentation
Data Scientist expérimentée offrant des aptitudes dans le développement de l'informatique et de l'évolution des tendance en matière de l'IA dans divers domaine automobile et santé ,
Proactive, polyvalente et industrieuse pour atteindre les objectifs en mettant en profit les données et en effectuant des recommandations bien planifiées

Recherche un nouveau chalenge, de préférence en full télétravail max 2,3 jours de télétravail
Capable de :
  • Créer divers outils ou processus basés sur l'apprentissage automatique(Machine learning) au sein de l'entreprise.
  • Proposer des algorithmes pour le traitement d'images
  • Optimiser les solutions d'analyse/dashboarding
  • Proposer des idées d'évolution et d'amélioration des éléments développés
  • Récupérer des informations de diverses sources et les analyser pour mieux comprendre les performances de l'entreprise pour créer des outils d'intelligence artificielle (IA) qui automatisent certains processus au sein de l'entreprise

Langues:
Anglais: Professionnelle
Français: Courant
Arabe: Maternelle
CV réalisé sur DoYouBuzz
Expériences
  • Mon sujet de thèse intitulé: Reconstruction 3D et 4D des artères coronaires à partir des séquences rotationnelles de projection de rayon X : modélisation du flux sanguin (outils Matlab)
    • Première contribution:
      Consiste à introduire les informations de direction afin de promouvoir la segmentation dans les structures des vaisseaux. Cette méthode prend en compte également la mesure de vascularité pour favoriser la détection de structures tabulaires décrivant l’apparence du vaisseau, le chemin géodésique destiné à souligner la connectivité locale de la région des vaisseaux et les informatiques de contour de chaque pixel basées sur le détecteur adaptatif multi-échelles Canny
    • Deuxième contribution:
      Concerne la reconstruction tridimensionnelle des artères coronaires. Dans l’objectif d’améliorer l’appariement nécessaire à la reconstruction, nous proposons une nouvelle mesure de similarité qui estime la transformation affine reliant les arbres coronaires extraites de deux projections. La nouvelle mesure de similarité proposée prend en compte les caractéristiques géométriques des nœuds et la structure hiérarchique des arbres vasculaires. Afin de prendre en considération la variation de topologie entre les arbres vasculaires, nous avons ajouté des nœuds artificiels qui permettent de mettre en correspondance des portions de branches lorsqu’une bifurcation est manquante.
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CV créé sur DoYouBuzz