Cédric Tétard

Research engineer at HYGEOS
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Contact Information
us****@****om
(386) 825-5501
Location
Lille, Hauts-de-France, France, FR

Topline Score

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Bio

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Topline AI

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Credentials

  • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
    Coursera
    Sep, 2019
    - Oct, 2024
  • décrivez et nettoyez vos jeux de données
    OpenClassrooms
    Mar, 2019
    - Oct, 2024
  • Machine Learning
    OpenClassrooms
    Feb, 2019
    - Oct, 2024
  • SQL
    OpenClassrooms
    Dec, 2018
    - Oct, 2024

Experience

    • France
    • Research Services
    • 1 - 100 Employee
    • Research engineer
      • May 2021 - Present

      Maintenance évolutive des algorithmes de traitement des données de LIDAR (au sol et embarqué) et photomètre Maintenance évolutive des algorithmes de traitement des données de LIDAR (au sol et embarqué) et photomètre

    • France
    • Information Technology & Services
    • 700 & Above Employee
    • consultant data scientist
      • Sep 2019 - May 2021

      Mission Auchan Retail France: POC - mise en place d'un algorithme de machine learning permettant la détection de l'attrition Mission Leroy Merlin France: mise en place d'un modèle permettant de caractériser l'élasticité prix des produits / groupes de produits Mission Auchan Retail France: POC - mise en place d'un algorithme de machine learning permettant la détection de l'attrition Mission Leroy Merlin France: mise en place d'un modèle permettant de caractériser l'élasticité prix des produits / groupes de produits

    • Physicien chercheur
      • Jun 2008 - Sep 2018

      Calculs de trajectoire, de vitesse et d'orbite des météores via le réseau BRAMS (http://brams.aeronomie.be/). Développement d'algorithme de détection automatique des échos météores Collaboration à la mise en place d'un projet de science citoyenne: "Radio Meteror Zoo" https://www.zooniverse.org/projects/zooniverse/radio-meteor-zoo Analyse des essaims de météores (perséides, géminides, ...) Développement des algorithmes d'inversion des profils de transmissions atmosphériques déduites de mesures satellitaires pour le retrieval des profils verticaux des concentrations d'espèces atmosphériques telles l'ozone, No2, OClO, aérosols, ... Développement d'une méthode de virtualisation des mesures de l'instrument satellitaire GOMOS pour permettre la détection d'espèces gazeuses en très faibles quantités dans l'atmosphère mais dont la présence est très impactante pour la chimie et la physique de l'atmosphère (OClO, Na, ...) Show less

Education

  • AFPA
    data analyst/data scientist
    2018 - 2019

Community

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