Menu

Houda ZAIDI

Levallois-Perret

Electionseuropéennes 2024

RETROUVEZ GRATUITEMENTLe résultat des européennes à Gif-sur-Yvette ainsi que le résultat des européennes en Essonne.

En résumé

Data scientist chez devoteam, je participe à la réalisation scientifique et technique de plusieurs projets chez Devoteam. Je participe aussi au développement des offres devoteam consulting et technology et à la proposition de nouveaux projets de recherche et d'innovation ainsi qu'à la participation de mission en data ingénieur. J’ai un background de mathématiques appliquées et une thèse en analyse de données de l’université Paris 11. Ma thèse a était en collaboration entre le CEA et Supelec et son objectif était de réaliser un modèle numérique qui permet l’analyse de donnée et la modélisation des problèmes de contrôle non destructif par courant de Foucault dans le secteur du nucléaire. Après ma thèse j’ai enchainée avec 3 ans d’ingénieure-chercheuse au CEA LIST. J’ai travaillé pendant ces 3 ans dans le cadre d’un projet européen sur la « Smart Building» nommé PERFORMER à la conception et au développement de d'algorithmes d'optimisation et de machines learning. L’objectif était d’élaborer des scénarios qui permettent l’optimisation de performance énergétique d’un bâtiment.
J’ai pu exploiter et compléter lors de mes expériences successives les connaissances et compétences que j’avais développées lors de mes études supérieures (master II en modélisation numérique de l’Université de Picardie Jules Vernes à Amiens) et de ma thèse, compétences centrées sur les mathématiques (statistiques, modélisation, machine learning, optimisation, ...) et développement informatique (Java, C/C++, Python, Matlab). Des compétences que j’ai pu renforcer avec une formation big data (écosystème spark/hadoop, NoSQL, …) pendant 3 mois.

Mes compétences :
Modélisation numérique
Éléments finis
Électromagnétisme
MHD
Optimisation des process
Programmation orientée objet
Identification des paramètres
Apprentissage
Thermodynamique
Mathématiques appliquées
Thermique du bâtiment
Modèle hybride
Matlab
C++
Java
FORTRAN
Python Programming
Microsoft Word
Microsoft Windows
Microsoft Visual Studio
Microsoft PowerPoint
Microsoft Excel
Linux
C Programming Language
Apple Mac
ANSYS
Modélisation
Contrôle non destructif

Entreprises

  • Devoteam - Ingénieur chercheuse – Big Data / data scientist

    Levallois-Perret 2016 - maintenant Ingénieur chercheuse – Big Data / data scientist
    • Participation scientifique et technique à plusieurs projets:
    o o Chatbot : Deux use cases pour le développement d’un chatbot :
     Un moteur de recommandation des clients. Outils : API.AI, datastax (Solr, Cassandra, Spark), java, machine learning
     Un chatbot qui permet d’automatiser de nombreuses tâches courantes au sein de ServiceNow (un outil d’ITSM) comme ouvrir un ticket, changer un mot de passe, …. Outils : ServiceNow, API.AI
    o Traitement distribué par mapreduce : migration d’un environnement BI vers une architecture lambda- Big data. Outils : Spark, Scala, Solr, Hbase, machine learning
    o Analyse d’impact dans un réseau électrique : Modélisation du réseau électrique de la France avec DES graph et ensuite développement des algorithmes de propagation d’évènements avec gremlin. Outils : DES-graph, gremlin, Java, Eclipse, cassandra, datastax studio
    • Participation au développement des offres devoteam consulting et technology
    • Participation à la proposition de nouveaux projets de recherche et d'innovation Robotic process automation (RPA), Blockchain, Chatbot.

  • CEA Saclay - Ingénieur de recherche

    Gif-sur-Yvette 2014 - 2016 Ingénieur-chercheur dans le cadre d’un projet européen de smart building nommé Performer
    Optimisation des performances énergétiques intrinsèques des bâtiments
    • Développement et comparaison de deux modèles thermodynamique du bâtiment. Un modèle machine Learning (SVM, réseaux de neurones, random forest) et un modèle physique en se basant sur les paramètres thermique du bâtiment.
    • Afin de calibrer ce modèle physique, deux algorithmes ont était développer. Le premier est basé sur une résolution gourmande simple (PSO), tandis que les deux autres sont basés sur un modèle de régression (SVR et krigeage). Extension de l’algorithme retenu (basé sur krigeage) en le combinant avec PCE et LARS, afin d’alléger le coup de calcul.
    • Déduction de la courbe de charge dans un bâtiment en se basant sur le modèle thermique et des données météo.
    • Définition de scénarios afin d’optimiser cette courbe de charge.
    Outils : Programmation orientée objet (C++), Python, R, Cmake, EnergyPlus, Git
    Résultats : Obtention de 4 scénarios d’ouverture/fermeture d’ouvrant dans une chambre d’hôtel et une classe d’école.

  • LIMSI & Central supelec - Ingénieur de recherche

    2013 - 2014 Ingénieur-chercheur dans le cadre du projet Labex CNRS
    Étude numérique du rôle des lames ferromagnétiques dans l'expérience VKS
    • Mise en œuvre d’outils numériques permettant la modélisation 3D de problèmes magnétodynamiques.
    • Analyse de données (statistiques, data mining) volumineuses et proviennent d’expériences.
    • Calibrage du modèle physique en se basant sur des modèle de machine learning
    Outils :C++, Python, R, Paraview, Gmsh
    Résultats : Un modèle boite grise de problèmes magnétodynamiques

  • CEA LISt & Central supelec - Ingénieur d'étude

    2009 - 2012 Ingénieur d’étude, thésard dans le cadre du projet SIMCO
    Méthodologies pour la modélisation des couches fines et du déplacement en contrôle non destructif par courants de Foucault : application aux capteurs souple
    • Développement d’un outil numérique qui permet la modélisation, par la méthode des éléments finis, des problèmes électromagnétiques (appliqué dans le secteur de contrôle non destructif par CF)
    • Analyse de données (statistiques, data mining) volumineuses et proviennent d’expériences.
    • Optimisation des paramètres géométriques de l’inducteur utilisé afin de d’obtenir un contrôle optimal.
    Outils: C++, C, Matlab, Python, Gmsh, Netgen, Ansys, Comsol
    Résultats : Un modèle intégré dans le logiciel (production) CIVA du CEA

  • LAMFA - Stage de Master

    2009 - 2009 Stage de Master 2 Recherche au Laboratoire Amiénois de Mathématique
    Fondamentale et Appliquée (LAMFA),
    Sujet du stage : Solutions auto-similaires d'une équation d'interface
    singulière
    * Étude mathématique de la stabilité de l'équation ;
    * Utilisation d'ODE45 pour résoudre une équation singulière
    différentielle ordinaire
    Outils/méthodes/environnements : Fortran, Matlab

Formations

  • FITEC FORMATION

    Courbevoie 2016 - 2016 Formation big data de 50 jours organisée par FITEC

    Formation big data de 50 jours organisée par FITEC
    • Thématiques abordées: Ecosystème Hadoop, Ecosystème Spark, Talend, Machine Learning, Base de données NoSQL (Cassandra, Hbase), Scraping des données, Ingestion de données (KAFKA), Data visualisation (Bokeh, matplotlib), Programmation (Scala)
    • Formation théorique (25%) avec des TP (75%) et un projet final

  • Université Paris 11 Paris Sud

    Saclay-Ile De France 2009 - 2012 Doctorat en Physique

    Thèse de Doctorat en Physique de l’Université de Paris-Sud préparée au GeePs, Financement : CEA & RTRA-DIGITEO, Soutenance : 10/12/2012, Mention : Très Honorable

  • Université Amiens Picardie Jules Verne

    Amiens 2008 - 2009 master II analyse numériqme et modélisation

    mathèmatiques appliqué - modélisation numérique (éléments finis, différence finis...), l’analyse appliquée (calcul scientifique,...) et les langages de programmation (MAtlab, C, C++)

  • Université De Picardie Jules Vernes Amiens

    Amiens 2008 - 2009 Master 2

    Master 2 Recherche « Analyse Appliquée et Modélisation » Université de Picardie Jules Vernes Amiens (UPJV), Financement : Bourse de la Région de Picardie, Mention : Bien

  • Institut Supérieur D'Informatique Et De Mathématiques De Monastir (ISIMM) (Monastir)

    Monastir 2007 - 2008 Master I

    Master 1 Mathématiques et Applications à l’Institut Supérieur d’Informatique et Mathématiques de Monastir - Tunisie (ISIMM), Mention : Bien

  • Institut Supérieur D'Informatique Et Mathématiques (Monastir)

    Monastir 2007 - 2008 Master 1 Mathématiques et Applications

    Master 1 Mathématiques et Applications à l’Institut Supérieur d’Informatique et Mathématiques de Monastir - Tunisie (ISIMM), Mention : Bien

Réseau

Annuaire des membres :