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France

Ville De Paris, Île-De-France, France

- Recherche de méthodes statistique et d'apprentissage sur l’étude des déplacements des voyageurs : clustering des populations, inférence de motifs de déplacement- Exploration de sources de données (INSEE, OpenStreetMap) pour reconstituer la demande cyclable- Développement et amélioration de code industrialisé.

Puteaux, Île-De-France, France

- Développement d’un outil R Shiny de publication d’analyses interactives à destination du département Exploitation de RTE- Analyse des moyens de réglage et des leviers utilisés pour maîtriser les dépassements de haute tension sur le réseau électrique français- Analyse des flux de puissance réactive circulant dans les moyens de compensation (batteries de condensateurs) répartis sur le Réseau Public de Distribution

Ville De Paris, Île-De-France, France

- Modélisation des impacts énergétiques et climatiques concrets à l'échelle de la ville, du quartier, du bâtiment ou du segment de route, à l'aide de l'Open-Data (BDTOPO, BDNB, rasters, INSEE, etc.)- Développement de POC et visualisation de données cartographiques afin de valoriser les résultats auprès des parties prenantes de l’écosystème ville-climat.- Participation à des échanges internationaux sur les pratiques de modélisation des émissions de GES dans les villes avec les partenaires du projet.

Milan, Lombardie, Italie

Quantum Approach for the Reliability of aTelecommunication Wireless Network(Quantum-like probabilities and Quantum Bayesian Network)- Study differences between classical Bayesian Networkmodel applied to a telecommunications network and its quantum version.- Highlight the interest of the interferences in the calculation of the reliability.

Palaiseau, Île-De-France, France

Membre du bureau des élèves de l'ENSTA Paris:- Chargé de faire le lien entre les élèves, l'administration et les enseignants- Organisation d'évènements, de sondages dans un but de bien-être et d'intégration des étudiants du campus, gestion interne au bureau des élèves, planification de réunions

Master 2 (M2) Data-Sciences @Ipparis

Machine Learning theory, Deep-Learning, Generative models, NLP and Graph learning, Reinforcement learning, modèles de Markov cachés.

Master 2 (M2) Sciences De L'Optimisation Et Des Données, Applied Mathematics

Statistiques, Apprentissage non supervisé/supervisé, Time Series, Méthodes de Monte-Carlo, optimisation convexe, Recherche opérationnelle