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Bahjat Safadi

Data scientist, PhD, Computer Vision,Deep Learning

Peut se déplacer à Grenoble

  • 45.188529
  • 5.724524
  • Tarif indicatif 350€ / jour
  • Expérience 2-7 ans
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Bahjat.
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Localisation et déplacement

Localisation
Grenoble, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Grenoble et 50km autour

Vérifications

E-mail non vérifié

Langues

  • Français

    Capacité professionnelle complète

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Bilingue ou natif

  • Hébreu

    Bilingue ou natif

Catégories

Compétences (10)

Bahjat en quelques mots

Je suis un docteur en informatique spécialisée dans l'indexation multimédia et l'apprentissage automatique. Je travaille depuis plus de sept ans sur l'indexation multimédia, la vision par ordinateur et les problèmes d'apprentissage automatique.

J'ai publié mes recherches et participé à de nombreuses conférences internationales de mes domaines.
J'ai fait des travaux réussis en tant que free-lancer.

J'ai des compétences dans:

Traitement d'image / vidéo
Optimisation
L'apprentissage automatique
L'apprentissage actif
L'apprentissage en profondeur
La fusion des données
Plateformes amazon (EC2 and S3)

Développement C / C ++, Python et shell
Linux / Mac / MS Windows / Android

J'ai la capacité de comprendre les données, de l'analyser et de proposer des modèles qui peuvent profiter pleinement des informations contenues dans les données.

Expériences

Tagasauris

High tech

computer vision consulting

New York, NY, USA

novembre 2015 - octobre 2016 (11 mois)

Traitement complet de la vision par ordinateur sur l'analyse vidéo de Youtube. De plus, j'étais responsable du développement et de la direction d'un système de reconnaissance de type de voiture dans les vidéos youtube avec apprentissage approfondi.

Université de Grenoble

Secteur public & collectivités

PhD -These

Grenoble, France

avril 2009 - septembre 2012 (3 ans et 5 mois)

Dans cette these, j'ai contribué à l'indexation multimédia à plusieurs niveaux et j'ai proposé deux approches qui améliorent les systèmes l'etat de l'art: i) l'approche multi-apprenant (ML) qui surmonte Le problème du déséquilibré entre les classes dans les grandes collections, ii) une method de reclassement qui améliore la qualité de l'indexation des vidéos. j'ai évalué la normalisation par une loi de puissance combinée avec l'ACP et montre son efficacité pour l ' Indexation multimédia. J'ai aussi proposé l'approche ALML qui combine l'approche multi-apprenant avec l'apprentissage actif et nous avons proposé un mode d'emploi supplémentaire qui accélère l'approche proposer (ALML). J'ai enfin proposé l'approche de "nettoyage actif", pour l'amelioration le qualité des annotations. Les méthodes proposées ont ete validées par plusieurs expériences, qui ont été conduites sur les collections a grande échelle dans le cadre des campagnes d'évaluation internationales TRECVid bien connues.

CNRS - CNRS

Secteur public & collectivités

Ingenieur de Recherche en Informatique

Grenoble, France

avril 2012 - septembre 2013 (1 an et 5 mois)

C'était la période de suivi de ma défense de thèse. J'ai travaillé pour finaliser ma thèse et compléter certaines publications. En outre, j'ai travaillé sur l'optimisation du classificateur MSVM, cela comprend l'utilisation de la bibliothèque CBLAS pour le calcule des noyau, la fusion des modèles au lieu de fusionner des scores de prédiction .....
Optimization Blas library

Eurecom Sophia Antipolis

Centres de recherche

Post-doctorat

octobre 2013 - mai 2014 (7 mois)

Mon travail a été réalisé dans le cadre du projet MediaMixer. J'étais responsable sur la liaison sémantique de texte naturelle et concepts visuels pour améliorer les systèmes de recherche multimédia.
Text mining Fusion visual classification

CNRS / LIG - CNRS

Secteur public & collectivités

Ingénieur de Recherche en Informatique

Grenoble, France

octobre 2014 - mars 2016 (1 an et 5 mois)

Mon rôle était lié à la recherche sur le problème d'identification des speaker identification dans les les émissions vidéo. J'ai été responsable de la construction d'un système d'annotation basé sur l'apprentissage actif. J'ai également participé avec l'équipe MRIM à plusieurs campagnes internationaux dans la domain de classification vidéo vidéo (TrecVid, pascal VOC..). De plus, j'étais responsable de notre participation à la tâche NTCIR-lifelog, où nous avons gagné la première place.

Univerisité de Grenoble

Secteur public & collectivités

Ingenieur de recherche en informatique

Grenoble, France

mai 2016 - avril 2017 (11 mois)

Mon rôle principal était de construire un système Android, en utilisant sur java et c ++ opencv library, qui reconnaît un geste humain dans un musée (dans le cadre du projet Guimuteic).
Android opencv

Formations