Moussab ORABI - Admis au titre de docteur

Compte LinkedIn https://www.linkedin.com/in/moussab-orabi/
Compte Researchgate https://www.researchgate.net/profile/Moussab-Orabi

Projet professionnel :

chercheur en milieu académique
chercheur en entreprise, R&D du secteur privé
entrepreneur des domaines innovants

Techniques maîtrisées :
Algorithms, Coding, Analytical Skills, Big Data, Compiling Statistics, Data Mining,Database Design, Data Modeling, Troubleshooting
Compétences :
Critical and innovative thinking Problem- solving Application of numeracy and IT skills Storing and retrieving information

Expérience professionnelle :
CDI depuis le 13 juin 2016
Domaine d'activité : Fiber optic connections
Type de contrat : Entreprises
Fonction exercée : Data Science Lead
Secteur d'emploi : Industrie manufacturière
Unité de recherche ou entreprise : Data Science Team Lead
Fridolfing - ALLEMAGNE

Doctorat Informatique, Automatique

Thèse soutenue le 12 avril 2024 - Centrale Lille Institut

Ecole doctorale : MADIS Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions

Sujet : Détection d'anomalies dans la fabrication intelligente

Mots-clés de la thèse : Détection d'anomalies,One-Class Classification,Intelligence artificielle,Apprentissage contradictoire Transformeur,Internet des Objects Industriels,Production intelligente,

Direction de thèse : Sebastien THOMASSEY

Co-direction de thèse : Kim Phuc TRAN

Unité de recherche : GEMTEX - Laboratoire de Génie et Matériaux Textiles EA 2461 - Roubaix

Ingénieur - Informatics Engineering

obtenu en octobre 2012 - Higher Institute for Applied Sciences and Technology (HIAST)
Option : Informatics

Production scientifique

- Moussab Orabi∗,∗∗ Kim Phuc Tran∗ S´ebastien Thomassey∗ Philipp Egger∗∗ ∗Univ. Lille, ENSAIT, ULR 2461 - GEMTEX - G´enie et Mat´eriaux Textiles, F-59000 Lille, France. ∗∗Rosenberger Hochfrequenztechnik GmbH & Co. KG Hauptstraße 1, 83413 Fridolfing, Germany. 2023. Enable Anomaly detection in Electroplating FLINS ISKE 2022, pp. 339-347 (2023), https://doi.org/10.1142/9789811269264_0040
- Moussab Orabi 1,2 Kim Phuc Tran 2 Philipp Egger 1 S ́ebastien Thomassey 2 1 Rosenberger Hochfrequenztechnik GmbH & Co. KG Hauptstraße 1, 83413 Fridolfing, Germany. 2 Univ. Lille, ENSAIT, ULR 2461 - GEMTEX - G ́enie et Mat ́eriaux Textiles, F-59000 Lille, France. 2022. Multivariate Time-Series Anomaly Detection: Leveraging Higher-Order Dependencies with Transformers-based Architecture Ingress SAGIP, -, https://sagip2023.sciencesconf.org/program
- Moussab Orabia,b, Kim Phuc Tranb, S´ebastien Thomasseyb, Philipp Eggera aRosenberger Hochfrequenztechnik GmbH & Co. KG, Hauptstraße 1, 83413 Fridolfing, Germany. bUniv. Lille, ENSAIT, ULR 2461 - GEMTEX - G´enie et Mat´eriaux Textiles, F-59000 Lille, France. 2023. Anomaly Detection in Smart Manufacturing: An Adaptive Adversarial Transformers based Model Computers in Industry, -, -

Langues Vivantes : Allemand C1 - Avancé - Français A1 - Débutant - Arabe C2 - Maternel - Anglais C2 - Maternel

Dernière mise à jour le 8 février 2024