Angélique BONAMY

• Passions : sport musique et voyage
• Langues :  Anglais (confirmé) et espagnol (intermédiaire)
• Machine/deep learning (Python)
• Expérience en science des données (Torus, keyseaobs)
• Diplômée en mathématiques appliquées dans l'ingénierie l'industrie et l'innovation 

DATA SCIENTIST R&D KeySeaObs| mai 2023 - aujourd’hui 

• Analyse concurrentielle : Étude approfondie de la concurrence dans le secteur pour identifier les opportunités.
• Recherche et développement : Réalisation d’une recherche et d’un état de l’art sur les techniques existantes pour la détection d’objets sur images satellites. 
• Développement de modèles de vision par ordinateur pour l’analyse d’images Sentinel sur AWS. *
• Annotation de données : Utilisation de LabelStudio Analyse de données géospatiales et temporelles, ex : données Copernicus, Emodnet, AIS (Automatic Identification System)). 
• Développement d’indicateurs : Recherche et développement d’indicateurs concernant l’état écologique et social de la zone étudiée, dans le but de déployer un outil d’aide à la planification marine. 
• Gestion de projet : Utilisation de Notions pour la planification et le suivi de projets, garantissant ainsi une exécution efficace et dans les délais. 
• Rédaction de notes conceptuelles : Rédaction de notes conceptuelles liées au projet de l’entreprise, facilitant la communication des idées et des objectifs du projet.

DATA SCIENTIST Torus Médical | CDD octobre 2022- novembre 2022 

• Recherche et Mise en place d'un réseau de neurones concernant le calcul de l'angle de Cobb (détection de scoliose) 
• Traitement d'images EOS Suivi et amélioration du module créé pour la classification de radiologies
•  Recadrage d'images à l'aide d'histogrammes d'intensités 
• Réalisation de vidéos pour encourager les femmes dans le numérique

STAGE DATA SCIENTIST Torus Médical | mars - septembre 2022 

• Mise en place d’un algorithme de Machine Learning appliqué à l’imagerie médicale via Pytorch. Cet algorithme est un classifieur multi-label de radiologies
•  Entraînement d'algorithmes avec Docker 
• Réalisation d'API à l'aide de FastAPI 
• Réalisation d'un algorithme de reconnaissance de points clés sur des images médicales 
• Traitement de gros volumes de données (tri, labellisation) 
• Tests d'algorithmes de traitement automatique du langage naturel (NLP)

• Master 2 mathématiques appliquées dans l'industrie l'innovation et l'ingénierie Université Paul Sabatier
• Master 1 ERASMUS Stockholm university
• Licence mathématiques Université Paul Sabatier