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Chaima OUESLATI

PHD/ Data Scientist

Chaima OUESLATI
34 ans
Permis de conduire
Orléans (45100) France
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

Data Scientist/Analyst

HUBDATA en Full Teletravail
Depuis octobre 2022
  • Designer, prototyper et implémenter des modèles de mesures de la performance
  • Développer, mettre en production, maintenir et optimiser les solutions d'analyse/dashboarding
  • Analyse des données(Tableau Desktop)
  • Exploiter les services Web Amazon (EC2 et S3) pour exécuter des algorithmes sur un grand nombre de serveur dans le cloud
  • Développer de nouveaux concepts scientifiques mettant en œuvre l'approche de l'entreprise (modèles l'IA)
  • Connected and Autonomous Vehicles: Projet Client Confidentiel
    (Depuis Avril 2022 )
    • Implémentation des algorithmes et des modèles de machine Learning pour l’automobile et la mobilité connectée s’appuyant sur une plateforme 5G et un territoire connecté(Objet detection, Tracking, trajectory prediction, Analyse des comportements dangereux, Reconstruction 3D de l'environnement à partir de plusieurs frames)
  • Autonomous Vehicle: Projet Client Confidentiel
    (Mars 2022 )
    • Implémentation des algorithmes d'optimisation du trajet des véhicules autonomes dans le cadre de Carsharing en respectant la capacité du véhicule, le temps d’attente et le temps de détour autorisés pour le client (Python, Pycharm,Gitlab)
  • Projet R&D
    (Juin 2020 au Mars 2022)
    • Co-responsable work package (bien-être à bord, IHM et connectivité)
    • Analyse des besoins
    • Construction et augmentation de bases de données : données publiques, projets donnés, acquisition réelle...
    • Développement des briques technologiques basées sur l'intelligence artificielles :PhysioUX, DMS, Carsick, Object Detection (CNN Deep Learning, openCV, Keras, TensorFlow, Scikit-Learn, Scikitimage, numpy)
    • Test et validation des performances des modèles développés
    • Analyse, interprétation et présentation des résultats
    • Prototypage, spécification , conception et pilotage de développements des applications mobiles: méthode agile Scrum, méthode UX design(Persona, Brainstorming)
  • 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.

Enseignante en Informatique

L’Institut Supérieur des Technologies de l’Information et de la Communication ISTIC/Institut Supérieur des Arts Multimédia de la Manouba ISAMM
2015 à 2018
CDD
  • Programmation système, système d’exploitation (Linux,Windows) ,système de gestion de base de données (Oracle ) , Encadrement d’un stage de projet de fin d’étude, atelier programmation :C ,Développement web dynamiques, Théorie des langages et compilation

Ingénieur en stage

Listes des différents stages Projet étudiant
2012 à 2014
    • Stage de projet de fin d'études au sein de la société Edirect-tunisie (Février-Juin 2014)
      Implémentation d’une application CRM sous des concessionnaires automobiles
      (Symfony2,PHP5,MySQL , Twitter Bootstrap) sociéte Edirect Tunisie
    • Stage ingénieur chez le ministère de l’industrie (Juillet – Août 2013)
      Développement d'un registre électronique des formalités relatives aux domaines de
      l'industrie ( PHP5,MySQL)
    • Stage ingénieur chez le ministère de la technologie (Juillet – Août 2012 )
      Implémentation d’une application de gestion des fournisseur (Access )
    • Machine Learning & Data Science: Python Tensorflow,Tensorflow Lite, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Tkinter,Kivy, Matlab, AWS Sagemaker, AWS S3
    • Image processing/Medical imaging
    • Business Intelligence: Tableau Desktop, Tableau Server
    • Connaissances de script et de programmation: logiciel Matlab, C, C++, PL/SQL, MySQL, Oracle,Git
    • Excellente compréhension des techniques et algorithmes de computer vision: Filtrage, Segmentation, Morphologie mathématique , Classification, Clustering, Reconnaissance de formes, Extraction de descripteurs ,Détection / Suivi d’objets, Reconstruction 3D

Cycle Doctoral

Ecole nationale des sciences de l'informatique (ENSI)

2014 à 2019
Doctorat en informatique computer vision (traitement d'images médicales ) avec mention très honorable.

Publications
● Oueslati. C and Ghorbel. F, Filtering and segmentation of the coronary arteries TAIMA’2015,Hammamet, Mai 2015, www.arts pi.org.tn.
● Oueslati, C., Mabrouk, S., Ghorbel, F., & Bedoui, M. H. (2016, October). A Coronary Artery Segmentation Method Based on Graph Cuts and MultiScale Analysis. In International Workshop on Representations, Analysis and Recognition of Shape and Motion FroM Imaging Data (pp. 141-151). Springer, Cham.
● Mabrouk, S., Oueslati, C., & Ghorbel, F., Multiscale Graph Cuts Based Method for Coronary Artery Segmentation in Angiograms, Journal: IRBM
Innovation and Research in BioMedical Engineering (May 2017)
● OUESLATI, Chaima, MABROUK, Sabra, GHORBEL, Faouzi, et al. 3d reconstruction of coronary arteries from rotational x-ray angiography. WSCG2018
● Chaima Oueslati, Sinda Elghoul, Sabra Mabrouk et Faouzi Ghorbel Reconstruction des artéres coronaires en angiographie rotationnelle AMINA 2018

Cycle ingénieur informatique

FACULTÉ DES SCIENCES DE TUNIS (FST)

2011 à 2014