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Gwennaëlle LARVOR

Saint Mandé

En résumé

Ingénieure diplômée de l'ENM (Ecole Nationale de la Météorologie) à Toulouse en 2016.
Je suis actuellement Data Scientist en CDD à Météo-France à Toulouse.

Mes compétences :
MATLAB
LibreOffice
Linux
Fortran
Scilab
Python
CSS
Shell
Java
R (logiciel de statistiques)
TeXMaker
HTML
Microsoft Office
C++
SparkR
Spotfire
SQL
JavaScript
Tensorflow
Deep Learning
Google Cloud Platform
Keras
Dashboarding
Machine Learning
Data Analysis

Entreprises

  • Météofrance - Ingénieure Data Scientist

    Saint Mandé 2019 - maintenant Je travaille au Laboratoire d'Intelligence Artificielle (Lab IA) de Météo-France.
    Mes missions sont les suivantes :
    • Responsable des données utilisées au sein du Lab : mise en place des process d'extraction, d'archivage et de lecture des données
    • Administratrice système
    • Analyse des données météorologiques
    • Utilisation des techniques de Machine Learning et de Deep Learning pour améliorer les produits et services
    • Participation au club Deep Learning de Météo-France

  • ENM Alumni - Membre du CA de l'association ENM Alumni (association des anciens élèves de l'ENM)

    2019 - maintenant Je suis actuellement membre du CA de l'association ENM Alumni qui est destinée aux élèves de l'ENM et aux anciens élèves. L'objectif est de favoriser les échanges entre ces différentes personnes. Cet organisme à but non lucratif permet également d'aider les élèves non fonctionnaires à la recherche d'un stage ou d'un emploi.

  • Sopra Steria - Ingénieure Data Scientist

    Paris 2016 - 2019 • Fait partie de l’équipe d’animation de la communauté Data Science Sopra Steria Midi Pyrénées (depuis octobre 2017 à aujourd’hui).

    Travail sur des missions Data Science :
    • Monitoring de la fiabilité d’équipements avioniques pour Airbus (depuis juin 2018 à aujourd’hui). Data Analysis, KPIs, Dashboarding. Environnement : plateforme Airbus.
    • Analyse, classification, monitoring d’évènements survenus sur des calculateurs avioniques pour Airbus (depuis avril 2018 à aujourd’hui). Machine Learning, Clustering. Développements, tests de dashboards de monitoring. Exploration des possibles pistes d'améliorations. Environnement : plateforme Airbus.
    • Projet Machine Learning pour Airbus (2 semaines) : classification d'un pattern de bruit défini. Recueil de besoins, propositions de use cases, lancement du projet.
    • Projet avec CIMPA pour Airbus (2 semaines). Process life cycle management : analyse d’impact des changements de dernière minute sur le délai et la qualité. Machine Learning. Environnement : Dataiku, Python.
    • Détection de bateaux sur des images satellites, projet en interne (3 mois). Deep Learning. Environnement : Google Cloud Platform, Keras, Tensorflow, Python.
    • Analyse des causes de pannes sur des calculateurs avioniques pour Airbus (6 mois). Focus sur les vibrations ressenties par ces équipements. Développement d'un outil de monitoring des vibrations et de paramètres attitude avion (démonstrateur). Analyse vibratoire, traitement du signal. Environnement : Python, Matlab.
    • Analyse des causes de pannes sur des calculateurs avioniques pour Airbus (4 mois). Focus sur leur température interne. Construction d'un modèle de prédiction de température, développement d'un outil de monitoring de la température (démonstrateur). Environnement : R, Spotfire, plateforme Airbus.
    • Vérifier les hypothèses de fiabilité des calculateurs avioniques pour Airbus (3 mois). Objectif final : mettre en place une maintenance prédictive. Analyse statistique descriptive. Environnement : R.

    Autres réalisations significatives :
    • Participation à un challenge interne IoT (de mai à juillet 2018). Lancer de ballons stratosphériques équipés de capteurs. Développement d’un algorithme Machine Learning de prédiction de profil de vent à partir de données météorologiques.
    • Participation à la rédaction d’une newsletter interne (de septembre 2017 à 2018). Point relais en interne pour trouver des sujets.

  • Telespazio, en partenariat avec le LSCE (Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement) - Stage de fin d'études

    2016 - 2016 Objectif : prise en main d'un modèle d'agriculture pour le développement d'un nouveau service orienté changement climatique
    Echanges en anglais
    Encadrants : Christelle BARBEY christelle.barbey@telespazio.com
    Jérôme HELBERT jerome.helbert@telespazio.com

  • ENM Alumni - Secrétaire d'ENM Alumni (association des anciens élèves de l'ENM)

    2015 - 2018 ENM Alumni qui est destinée aux élèves de l'ENM et aux anciens élèves. L'objectif est de favoriser les échanges entre ces différentes personnes. Cet organisme à but non lucratif permet également d'aider les élèves non fonctionnaires à la recherche d'un stage ou d'un emploi.

  • IMFT (Institut de Mécaniques des Fluides de Toulouse) - Projet tuteuré du M2 OASC

    2015 - 2016 Objectif : validation expérimentale d'un modèle de fluide à seuil (étude du comportement de la surface libre)

  • ENM (Ecole Nationale de la Météorologie), en partenariat avec le CNRM - Projet de statistiques en trinôme

    2015 - 2015 Objectif : évaluer la qualité des prévisions de la mousson africaine

  • CNRM (Centre National de Recherches Météorologiques) - Projet de modélisation en trinôme

    2015 - 2015 Objectif : évaluer des prévisions de pluies d'un point de vue statistique
    Soutenances en français et en anglais

  • ENM - Responsable de la commission logisitique du premier forum et colloque entreprises de l'école

    2014 - 2015 Ce forum et colloque entreprises s'est déroulé le 18 juin 2015.

  • METEORAGE à Pau - Stage de statistiques de foudroiement et d'observation en entreprise

    2014 - 2014

  • Mes anciens voisins - Baby-sitter

    2012 - 2013

  • Centre de loisirs de Soliers (Calvados) - Animatrice en centre aéré

    2011 - 2011

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