Wind Energy Data Engineer

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Mars **** –

Juin ****

(** mois)

Ingénieur en base de données - Projet Solar and Wind Energy in the Indian Ocean (SWIO-ENERGY) - ENERGY-Lab – Université de La Réunion

Missions : Collecte des données au sol et satellitaires, contrôle qualité et saisie de données en base ; analyse et validation de données satellitaires avec les données au sol disponibles ; étude de la mise en place des règles du contrôle qualité de données de la station Baseline Surface Radiation Network

(BSRN) ; programmation d’un outil de contrôle qualité visuel de données de la station BSRN de La Réunion ; recherche et application de la technologie du Machine Learning et du Deep Learning dans le domaine de la météorologie.

Sept. 2020 –

Mars 2021

(7 mois)

Technicien en instrumentation scientifique et technique (SWIO-ENERGY) - ENERGY-Lab – Université de La Réunion

Missions : Déploiement, maintenance des capteurs et installation des stations radiométriques ; étalonnage des capteurs ; étude et programmation des règles du contrôle qualité de données BSRN. Janv. – Juin

2019

(6 mois)

Stagiaire - ENERGY-Lab – Université de La Réunion

Missions : Étude, dimensionnement et pilotage d’un convertisseur statique DC-DC élévateur avec un composant électronique nommé Field-Programmable Gate Array (FPGA) » dans le cadre du projet CARERC-2.

Avril – Mai

2018

(2 mois)

Stagiaire - ENERGY-Lab – Université de La Réunion

Missions : Validation des mesures du rayonnement solaire issues de différents capteurs dans le cadre du projet GISOMATE.

Informatiques et science de données :

- Système de gestion de bases de données : MySQL, InfluxDB, PostgreSQL

- Analyse et traitement de données avec Python

- Visualisation de données avec Bokeh, Matplotlib

- Machine Learning supervisé, non supervisé, optimisation du model XGBoost et model réseau de neurones

- Framework ML et DL : scikit-learn, keras, Tensorflow

- Framework web : Django

- Gestion de versions de fichiers sur GitHub

- Autres langages : SQL, Flux langage, JavaScript, CSS, HTML, C/C++, Java Standard, Matlab

- Logiciels : Microsoft Word, Excel, PowerPoint

- Système d’exploitation : Linux et windows

- Réseaux : Ethernet, TCP/IP, Packbus

Probabilité et statistiques pour la science des données

Électroniques et Energies : Electronique analogique, Electronique numérique, Electronique de Puissance, Energie renouvelable, Dimensionnement avec chiffrage et installation d’un champ photovoltaïque Bonne capacité d’adaptation, apte à travailler en équipe, autodidacte, autonome, responsable et méthodique

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EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES

COMPÉTENCES TECHNIQUES

Tina Herimino

ANDRIANTSALAMA

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Technologies :

- Compétence sur les capteurs solaires Delta T Device et Kipp & Zonen

- Programmation du CR1000 (enregistreur de données) avec le langage CRBASIC

- Programmation du microcontrôleur MICROCHIP (PIC16F84) avec le langage Assembleur sous MPLAB

- Programmation ou configuration d’un FPGA Xilinx Artix avec le langage VHDL sous VIVADO

- Programmation d’un système embarqué myRIO National Instruments sous LABVIEW

- Conception de circuits imprimés avec EAGLE

Autres connaissances : Protocoles de communication série : I2C, SPI, UART, Modbus et RS232

Etalonnage de capteur solaire

Nov. 2021-2022 Formation Introduction au Deep Learning (Fidle) par CNRS/DevLog/RESINFO/SRAI/IDRIS, formation en ligne

Oct. 2021 Deep learning avec Tensorflow et keras MasterClass Python (Udemy), formation en ligne Probabilité et statistique pour data science et busines (Udemy), formation en ligne Janv. - Fév. 2021 Solar SODA Training 9th edition Mines ParisTech, ARMINES - Centre O.I.E., Transvalor innovation Juin 2020 Formation AutoCAD 2D et 3D

Mars 2020 Formation Data science & Machine Learning Zero to Mastery, Udemy 2017 - 2019 Master 1 et 2 en Gestion de l’Energie, Facultés des Sciences et Technologies, Université de La Réunion

2012 - 2016 Licence et Maîtrise en Électronique, École Supérieure Polytechnique d’Antananarivo, Madagascar 2022 Programmation d’une application de contrôle qualité et de visualisation de données avec le framework Django.

Poster sur l’estimation de la fraction nuageuse avec le modèle XGBoost pour la conférence internationale ITISE - Grande Canarie, 2022.

2021 Estimation de la fraction nuageuse du site de l’université de La Réunion en utilisant le model XGBoost et un modèle de réseau de neurones artificielle séquentielle, précision obtenu 92.24% et 91.87% respectivement. Source de données station Baseline Surface Radiation Network de La Réunion.

2020 Prédiction de la maladie cardiaque avec un modèle Machine Learning, précision obtenu 89.88%

(Logistic Regression) - Source de données Kaggle.

2018 Cartographie du rayonnement solaire de la Turquie, traité sous MATLAB - Source de données CMSAF.

Métrologie solaire : poster et maquette de la station radiométrique du rayonnement solaire 2016 Développement d’une application de géolocalisation Android

Langues : Français : courant Malgache : Langue maternelle Anglais : Intermédiaire (B2)

Centres d’intérêt : Sambo & Pancrace, Natation, Randonnée, Musique, Jeux de société PROJETS EFFECTUÉS

LANGUES ET CENTRES D’INTÉRÊT

FORMATIONS ET DIPLÔMES

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