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➢ Système de recommandation de film en PySpark (filtrage collaboratif,
Approche centrée utilisateur).
➢ Analyse de sentiments en utilisant un réseau de neurones à
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➢ Analyse de sentiments de tweets avec un Classifier naïf bayésien en
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➢ Réalisation d’un jeu vidéo multijoueur de bataille tank en JAVA.
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▪ Anglais : Professionnel
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COORDONNEES
COMPÉTENCES ET TECHNIQUES
MAITRISEES
12 rue waldeck rochet 93300
+33 6 95 41 02 96
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❖ Technologies : C, JAVA Scala,
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▪ Gastronomie, tennis, langues
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LOISIRS
Mars 2020- Sep 2020
Stage en développement web / Deep learning chez Drone Volt :
➢ Détection de feu et fumée en utilisant du deep learning en python :
• Détection de feu et fumée en utilisant les 5 versions de yolo (you look
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➢ Détection et classification de lunettes :
• Détection de visage en utilisant un mtcnn.
• Classification de visage en visage portant des lunettes et non lunettes.
➢ Création de Web service en django:
• Récupération d’images filmées par une caméra IP ou bien une webcam
• Envoi de frames en temps réel.
• Traitement des frames pour la détection de feux et fumée.
• Retourner les frames traités par le modèle de deep learning.
➢ Participer à la conception du site web droneVolt en reactJs/ nodeJs.
➢ Création d'une nouvelle méthode permettant la détection de feu
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➢ Implémentation de la méthode créée sur un raspberry pi 4 en
utilisant intel stick 2 qui est un accélérateur d’inférences.
Mai 2018 – Aout 2018
Stage chez ADDONA Editions :
➢ Réalisation d’applications web en JEE :
• Gestion des achats des utilisateurs ( consultation des informations
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Jeune dynamique autonome adaptable ayant l’esprit d’équipe et le goût
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  • 1. ➢ Système de recommandation de film en PySpark (filtrage collaboratif, Approche centrée utilisateur). ➢ Analyse de sentiments en utilisant un réseau de neurones à convolution en Python réalisé deux fois en utilisant deux librairies pytorch et dynet. ➢ Analyse de sentiments de tweets avec un Classifier naïf bayésien en python et R. ➢ Analyse de sentiments de tweets avec un modèle de régression logistique en Python et R. ➢ Création de chatbot avec les modèles bert et XLNet. ➢ Création d’un site web de gestion d’annonces immobilières en React/JEE ➢ Classification d’images en utilisant le modèle SVM en Python. ➢ Réalisation d’un jeu vidéo multijoueur de bataille tank en JAVA. ➢ Réalisation d’un jeu vidéo multijoueur Mortal Kombat en JAVA. ▪ Anglais : Professionnel ▪ Français : Bilingue ▪ Kabyle : Langue maternelle COORDONNEES COMPÉTENCES ET TECHNIQUES MAITRISEES 12 rue waldeck rochet 93300 +33 6 95 41 02 96 ssamirmmeziane@gmail.com ❖ Technologies : C, JAVA Scala, Ocaml,C++, Python ,R ,PHP, JavaScript, Sql Sparql . ❖ Big data :Hadoop/MapReduce Spark ❖ Back-end :Java/JEE,Django,Flask , Spring Boot , Hibernate,@JPA,JDBC Spring Data(JPARepository),Spring Rest.,NodeJs ❖ Package/ide data science: Tenserflow,Keras,pytorch, Dynet,Scikit- Learn,NLP, Fasttext, gensim, Mllib. ▪ Gastronomie, tennis, langues ▪ Danse, musique, jeux vidéos ▪ Voyage et tourisme. LOISIRS Mars 2020- Sep 2020 Stage en développement web / Deep learning chez Drone Volt : ➢ Détection de feu et fumée en utilisant du deep learning en python : • Détection de feu et fumée en utilisant les 5 versions de yolo (you look only once). • Détection de feu et fumée en utilisant un ssd (single shot detector). ➢ Détection et classification de lunettes : • Détection de visage en utilisant un mtcnn. • Classification de visage en visage portant des lunettes et non lunettes. ➢ Création de Web service en django: • Récupération d’images filmées par une caméra IP ou bien une webcam • Envoi de frames en temps réel. • Traitement des frames pour la détection de feux et fumée. • Retourner les frames traités par le modèle de deep learning. ➢ Participer à la conception du site web droneVolt en reactJs/ nodeJs. ➢ Création d'une nouvelle méthode permettant la détection de feu et de fumée. ➢ Implémentation de la méthode créée sur un raspberry pi 4 en utilisant intel stick 2 qui est un accélérateur d’inférences. Mai 2018 – Aout 2018 Stage chez ADDONA Editions : ➢ Réalisation d’applications web en JEE : • Gestion des achats des utilisateurs ( consultation des informations relatives à leur achats depuis leur espaces personnels). • Génération de factures personnalisées en choisissant l’emplacement des champs ainsi que leur couleur et leur polices. • Téléchargement de factures personnalisées en PDF. PROJETS UNIVERSITAIRES Samir MEZIANE À la recherche d’un poste en Data science, développement web Jeune dynamique autonome adaptable ayant l’esprit d’équipe et le goût du challenge EXPERIENCES PROFESSIONNELLES LANGUES FORMATIONS Sept.2018 – sept 2020 Master 1-Master 2 Data Science Université Paris Descartes Sept.2017 – juin 2018 Licence 3 Informatique et Génie logiciels Université Paris-Est Créteil www.linkedin.com/in/samir- meziane-26774a168/ ❖ Front-end : Angular,React,Vue.js