Bikramjeet Singh
Delhi, Inde
Bikramjeet Singh
Data Scientist, Ingénieur IA/Machine Learning
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
Data Scientist se concentrant sur la création de systèmes intelligents qui transforment les données en impact significatif. Mon expérience couvre l’analyse de données, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, avec un travail pratique en LangChain et RAG pour créer des applications avancées d’IA. Compétent en Python, SQL et Excel, j’aborde les projets de bout en bout — de l’extraction d’insights au développement de modèles évolutifs. En regardant vers l’avenir, mon objectif est de devenir un professionnel de l’IA full-stack travaillant à l’intersection des données, de l’automatisation et de l’innovation produit. Je ne me contente pas de construire des modèles, je construis des pipelines qui évoluent.
Horaires de travail
- Lundi:08h00 à 18h00
- Mardi:08h00 à 18h00
- Mercredi:08h00 à 18h00
- Jeudi:08h00 à 18h00
- Vendredi:08h00 à 18h00
- Samedi:Non disponible
- Dimanche:Non disponible
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J’ai développé un pipeline d’apprentissage automatique de bout en bout utilisant Python pour prévoir l’arrivée à long terme des éoliennes pour-
formance, atteignant une corrélation de plus de 90 % entre la vitesse du vent prévue et réelle.
◦ Données SCADA intégrées et prétraitées à haute fréquence (2021–2024) avec 20 ans de réanalyse selon l’ERA5
en utilisant des techniques de filtrage et d’interpolation pour aligner des ensembles de données complexes.
◦ 72 fonctions d’entrée modifiées pour améliorer la précision de la prédiction du rendement, permettant une estimation de production haute fidélité-
et amélioration de l’évaluation des risques pour la production d’énergie.
◦ Généré des séries temporelles à l’échelle de la vitesse du vent et calculé l’Indice de l’énergie éolienne (WEI) pour les données mensuelles et
Évaluation annuelle des performances.
◦ Analyse des effets atmosphériques à l’échelle microscopique afin de fournir des informations exploitables sur les variations de performance des turbines
et analyse de rendement à long terme.
formance, atteignant une corrélation de plus de 90 % entre la vitesse du vent prévue et réelle.
◦ Données SCADA intégrées et prétraitées à haute fréquence (2021–2024) avec 20 ans de réanalyse selon l’ERA5
en utilisant des techniques de filtrage et d’interpolation pour aligner des ensembles de données complexes.
◦ 72 fonctions d’entrée modifiées pour améliorer la précision de la prédiction du rendement, permettant une estimation de production haute fidélité-
et amélioration de l’évaluation des risques pour la production d’énergie.
◦ Généré des séries temporelles à l’échelle de la vitesse du vent et calculé l’Indice de l’énergie éolienne (WEI) pour les données mensuelles et
Évaluation annuelle des performances.
◦ Analyse des effets atmosphériques à l’échelle microscopique afin de fournir des informations exploitables sur les variations de performance des turbines
et analyse de rendement à long terme.
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